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Quelle est la méthode utilisée par Java pour générer automatiquement des données de comparaison de tendances ?

王林
Libérer: 2023-05-03 09:37:06
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Contexte

La comparaison des tendances par paires entre les données est un scénario d'application très courant dans les applications d'analyse de données, comme indiqué ci-dessous :

Lot de tests simulés Classe Étudiants Chinois Mathématiques Anglais
202302 Classe tous les trois ans Zhang Xiaoming 130 145 133
202302 Classe tous les trois ans Wang Er Small 1 28 138 140
202302 Classe tous les trois ans Xie Chunhua 136 142 139
202301 Classe tous les trois ans Zhang Xiaoming 132 140 128
202301 Classe tous les trois ans École primaire Wang Er 125 146 142
202301 Classe tous les trois ans Xie Chunhua 138 1 43 140
202212 Classe tous les trois ans Zhang Xiaoming 135 138 120
202212 Classe tous les trois ans Wang Erxiao 123 145 138
202212 Classe Trois Xie Chunhua 136 140 142

Il est désormais nécessaire d'obtenir des données sur les progrès et le déclin des performances de chaque élève dans chaque matière dans différents lots d'examens. Comme suit

.
Lot de tests simulés Classe Étudiants Chinois Mathématiques Anglais
Comparaison entre 202302 et 202301 Classe de trois ans Zhang Xiaoming -2 5 5
Comparaison de 202302 et 202301 Classe trois pendant trois ans Wang Er Xiao 3 -8 -2
Comparaison de 202302 et 202301 Cours tous les trois ans Xie Chunhua -2 -1 -1
Comparaison 202301 et 202212 Classe de trois ans Zhang Xiaoming -3 2 8
Comparaison entre 202301 et 202212 Trois La première classe de l'année Wang Er Xiao 2 1 4
Comparaison entre 202301 et 202212 La troisième classe de la troisième année Xie Chunhua 2 3 -2

Conception détaillée et mise en œuvre

Classe de définition de comparaison de tendances TrendCompare

public class TrendCompare {
    /**
     * 主体的字段列表(如三年一班的张小明,那么主体字段列表为 班级 + 学生姓名)
     */
    private String[] subjectFields;
    /**
     * 在某个字段的(介词) 如三年一班张晓明在不同考试批次的成绩对比结果
     */
    private String atField;

    /**
     * 参与趋势比较的字段集合
     */
    private String[] compareFields;

    /**
     * 赋值映射集合:给结果数据中指定的key设置指定的值
     */
    private Map<String, String> assignValMap;

    public String[] subjectFields() {
        return this.subjectFields;
    }

    public TrendCompare subjectFields(String... fields) {
        this.subjectFields = fields;
        return this;
    }

    public String atField() {
        return this.atField;
    }

    public TrendCompare atField(String field) {
        this.atField = field;
        return this;
    }

    public String[] compareFields() {
        return this.compareFields;
    }

    public TrendCompare compareFields(String... fields) {
        this.compareFields = fields;
        return this;
    }

    /**
     * 赋值操作
     *
     * @param field
     * @param valueEL 值表达式
     * @return
     */
    public TrendCompare assignVal(String field, String valueEL) {
        if (assignValMap == null) {
            assignValMap = new HashMap<>();
        }
        assignValMap.put(field, valueEL);
        return this;
    }

    public Map<String, String> assignValMap() {
        return this.assignValMap;
    }
}
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Cette classe définit les attributs suivants:

  • liste de champs du sujet

  • champ de préposition

  • liste des champs de comparaison

telles que : Chaque élève de chaque classedans différents lots d'examensLa progression et le déclin de chaque matière

Les exigences ci-dessus sont mappées au résultat de la définition de la classe comme suit :

  • La liste des champs de la matière (Classe, étudiants)

  • Champ de préposition (Lot d'examen)

  • Liste des champs pour comparaison (diverses matières : Chinois, Mathématiques, Anglais)

Classe d'exécution de comparaison de tendances

La classe fournit une méthode pour les appels externes comme suit

public static <T> List<T> compare(List<T> dataList, TrendCompare trendCompare) {
    Map<String, List<T>> groupMap = group(dataList, null, trendCompare.subjectFields());
    List<T> resultList = new ArrayList<>();
    for (List<T> groupDataList : groupMap.values()) {
        List<T> diffValueList = new ArrayList<>();
        int size = groupDataList.size();
        if (size > 1) {
            for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
                //数据之间两两比较 diffValue = minuend - subtrahend
                T minuend = groupDataList.get(i);
                T subtrahend = groupDataList.get(i + 1);
                T diffValue = minus(trendCompare.compareFields(), minuend, subtrahend);
                //设置主体信息
                if (trendCompare.subjectFields() != null) {
                    for (String subjectField : trendCompare.subjectFields()) {
                        setFieldValue(diffValue, subjectField, getFieldValue(minuend, subjectField));
                    }
                }
                //设置介词字段信息
                String atField = trendCompare.atField();
                if (StringUtils.isNotEmpty(atField)) {
                    setFieldValue(diffValue, atField, getFieldValue(minuend, atField) + "与" + getFieldValue(subtrahend, atField) + "对比增减");
                }
                diffValueList.add(diffValue);
            }
        }
        if (diffValueList.size() > 0) {
            T firstData = groupDataList.get(0);
            Map<String, Object> valMap = new HashMap<>();
            //指定的赋值集合进行赋值
            if (trendCompare.assignValMap() != null) {
                for (Map.Entry<String, String> stringStringEntry : trendCompare.assignValMap().entrySet()) {
                    String field = stringStringEntry.getKey();
                    if (!StringUtils.equalsAny(field, trendCompare.compareFields())) {
                        String valueEL = stringStringEntry.getValue();
                        valMap.put(field, executeSpEL(valueEL, firstData));
                    }
                }
            }
            for (Map.Entry<String, Object> entry : valMap.entrySet()) {
                for (T diffValue : diffValueList) {
                    setFieldValue(diffValue, entry.getKey(), entry.getValue());
                }
            }
        }
        resultList.addAll(diffValueList);
    }
    return resultList;
}
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Comme vous pouvez le voir, cette méthode nécessite l'entrée de

  • collecte de données

  • définition de comparaison de tendance

deux Paramètres, et renvoie enfin la comparaison de tendance L'ensemble de résultats final.

La logique interne de cette méthode peut être divisée en 2 étapes suivantes :

  • Grouper par sujet

  • Après le regroupement, comparez les données au sein du groupe par paires, et enfin renvoyez les résultats de la comparaison.

Cas d'utilisation

Supposons qu'il existe un ensemble de données comme suit

Quelle est la méthode utilisée par Java pour générer automatiquement des données de comparaison de tendances ?

Définissez une classe d'élève :

public class Student {
    private String batch;
    private String banji;
    private String studentNo;
    private String name;
    private String sex;
    private Double yuwen;
    private Double math;
    private Double english;
    private Double physics;
    //extra
    private String maxScoreName1;
    public Student(String batch, String banji, String studentNo, String name, String sex, Double yuwen, Double math, Double english, Double physics) {
        this.batch = batch;
        this.banji = banji;
        this.studentNo = studentNo;
        this.name = name;
        this.sex = sex;
        this.yuwen = yuwen;
        this.math = math;
        this.english = english;
        this.physics = physics;
    }
}
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Nous écrivons une méthode qui renvoie les données ci-dessus :

public List<Student> getDataList() {
    List<Student> dataList = new ArrayList<>();
    dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "20001001", "张小明", "男", 130.0, 145.0, 133.0, 92.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "20001002", "王二小", "男", 128.0, 138.0, 140.0, 98.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "20001003", "谢春花", "女", 136.0, 142.0, 139.0, 95.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "20002001", "冯世杰", "男", 129.0, 144.0, 138.0, 96.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "20002002", "马功成", "男", 130.0, 132.0, 133.0, 98.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "20002003", "魏翩翩", "女", 136.0, 142.0, 137.0, 92.0));
    dataList.add(new Student("202301", "三年一班", "20001001", "张小明", "男", 132.0, 142.0, 134.0, 92.0));
    dataList.add(new Student("202301", "三年一班", "20001002", "王二小", "男", 126.0, 136.0, 135.0, 94.0));
    dataList.add(new Student("202301", "三年一班", "20001003", "谢春花", "女", 136.0, 145.0, 139.0, 95.0));
    dataList.add(new Student("202301", "三年二班", "20002001", "冯世杰", "男", 124.0, 143.0, 148.0, 90.0));
    dataList.add(new Student("202301", "三年二班", "20002002", "马功成", "男", 140.0, 133.0, 138.0, 90.0));
    dataList.add(new Student("202301", "三年二班", "20002003", "魏翩翩", "女", 126.0, 136.0, 135.0, 92.0));
    return dataList;
}
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Définition de comparaison de tendances et comparaison d'exécution :

List<Student> dataList = getDataList();
TrendCompare trendCompare = new TrendCompare()
        .subjectFields("banji", "name")
        .atField("batch")
        .compareFields("yuwen", "math", "english")
        //.assignVal("batch", "&#39;环比增减&#39;")
        ;
List<Student> resultList = DataProcessUtil.compare(dataList, trendCompare);
for (Student result : resultList) {
    System.out.println(JSON.toJSONString(result));
}
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Les résultats sont les suivants :

{"banji":"三年一班","batch":"202302与202301对比增减","english":-1.0,"math":3.0,"name":"张小明","yuwen":-2.0}
{"banji":"三年一班","batch":"202302与202301对比增减","english":5.0,"math":2.0,"name":"王二小","yuwen":2.0}
{"banji":"三年一班","batch":"202302与202301对比增减","english":0.0,"math":-3.0,"name":"谢春花","yuwen":0.0}
{"banji":"三年二班","batch":"202302与202301对比增减","english":-10.0,"math":1.0,"name":"冯世杰","yuwen":5.0}
{"banji":"三年二班","batch":"202302与202301对比增减","english":-5.0,"math":-1.0,"name":"马功成","yuwen":-10.0}
{"banji":"三年二班","batch":"202302与202301对比增减","english":2.0,"math":6.0,"name":"魏翩翩","yuwen":10.0}
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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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