首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

根据分组依据对Java集合元素进行分组

:100 也就是,每个订单要分解成一个主商户号(平台提供商),若干个子商户号(卖家),而且每个字商户号只能出现一次,但分解后通常会出现一个订单中会有同一个商户号的若干商品,所以,必须要对分解出来的数据进行分组统计...下面贴出模拟过程的完整代码,由于是模拟,所以部分地方数据直接自己构造进去了: /** * 模拟中国电信翼支付的分账功能接口调用的参数字符串 * 根据分组依据对集合进行分组 * @author ZhangBing...*/ public class CollectionGroupTest { /*** * 分组依据接口,用于集合分组时,获取分组依据 * @author ZhangBing...; return null; } if(gb == null){ System.out.println("分组依据接口不能为...setFxMoney(item.getFxSplitMoney()).setItemValue(item.getItemValue())) ; } //对得到的集合进行分组

2.4K10

Java对List列表进行分组处理(对List列表固定分组对List列表平均分组)

将一组数据平均分成n组 即:数据分组数固定为N,每组数据个数不定,每组个数由List列表数据总长度决定 /** * 将一组数据平均分成n组 * * @param source 要分组的数据源 *...1) * number + offset); } result.add(value); } return result; } ---- 将一组数据固定分组...,每组n个元素 即:数据分组数不定,每组数据固定为N个,分组数由List列表数据总长度决定 方法一: /** * 将一组数据固定分组,每组n个元素 * @param source 要分组的数据源...); } } result.add(subset); } return result; } 方法二 /** * 将一组数据固定分组...,每组n个元素 * * @param source 要分组的数据源 * @param n 每组n个元素 * @param * @return */ public static

3.5K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何对矩阵中的所有值进行比较?

    如何对矩阵中的所有值进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵中显示的值,需要进行整体比较,而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示,确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下,如何对整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中,那相对比较好办,只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中,那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列,达到同样的效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...,如果未使用真实表的话,则需要添加all来进行忽略维度进行计算,如果是实际表则可以直接求最大和最小值。

    7.7K20

    Java8 Stream groupingBy对List进行分组

    提到Group By,首先想到的往往是sql中的group by操作,对搜索结果进行分组。...其实Java8 Streams API中的Collector也支持流中的数据进行分组和分区操作,本片文章讲简单介绍一下,如何使用groupingBy 和 partitioningBy来对流中的元素进行分组和分区...groupingBy 首先看一下Java8之前如果想对一个List做分组操作,我们需要如下代码操作: @Test public void groupListBeforeJava8() { Map...的List分组,统计每个sene已被占用的placement,我当时直接使用groupIngBy进行分组,得到了一个Map的map,看似完成了目标需求,但当我审查结果的时候...示例代码:卓立 – 码云 – groupingBy操作 参考链接: Java 8 Streams API:对Stream分组和分区 Java 8 – Stream Collectors groupingBy

    3.9K20

    使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

    在 Python 中,可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组,这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中,我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一:使用熊猫分组() Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...例 在下面的示例中,我们使用了一个默认词典,其中列表作为默认值。我们遍历了分数列表,并将主题分数对附加到默认句子中相应学生的密钥中。生成的字典显示分组记录,其中每个学生都有一个科目分数对的列表。...groupby() 函数根据日期对事件进行分组,我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录,其中每个日期都有一个事件列表。...Python 方法和库来基于相似的索引元素对记录进行分组。

    23230

    如何对列表进行搜索

    思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合?...logic [31:0] ram_block[1024] = '{default:0} 该语句是可以综合的,可在综合后的网表中选中该RAM,在相应的属性窗口中可看到初始值。...对列表搜索的目的是查找特定的元素,这些元素应该与指定的模式相匹配。此时,可用命令lsearch。该命令接收两个参数,第一个参数为列表,第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例,如下图所示。匹配模式为A*,故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反,以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*,-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?

    2.7K10

    如何使用Java8 Stream API对Map按键或值进行排序

    在这篇文章中,您将学习如何使用Java对Map进行排序。前几日有位朋友面试遇到了这个问题,看似很简单的问题,但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。...使用Streams的sorted()方法对其进行排序 3....最终将其返回为LinkedHashMap(可以保留排序顺序) sorted()方法以aComparator作为参数,从而可以按任何类型的值对Map进行排序。...这个函数有三个参数: * 参数一:向map里面put的键 * 参数二:向map里面put的值 * 参数三:如果键发生重复,如何处理值。...四、按Map的值排序 当然,您也可以使用Stream API按其值对Map进行排序: Map sortedMap2 = codes.entrySet().stream(

    7.2K30

    使用 Python 对相似的开始和结束字符单词进行分组

    在本文中,我们将探讨这些方法,以在 Python 中对相似的开始和结束字符单词进行分组。 方法1:使用字典和循环 此方法利用字典根据单词相似的开头和结尾字符对单词进行分组。...然后,我们按照与方法 1 中类似的过程,根据单词的开头和结尾字符对单词进行分组。...Python 中使用各种方法对相似的开始和结束字符单词进行分组。...我们使用三种不同的方法对单词进行分组:使用字典和循环,使用正则表达式和使用列表理解。...通过采用这些技术,您可以有效地对单词进行分组并从文本数据中获得有价值的见解,从而为各种自然语言处理应用程序开辟了可能性。

    16610

    如何对图片进行卷积计算

    1 问题 如何对图片进行卷积计算?...2 方法 先导入torch和torch里的nn类,然后设置一个指定尺寸的随机像素值的图片,然后使用nn.conv2d函数进行卷积计算,然后建立全连接层,最后得到新的图片的尺寸 步骤: (1) 导入实验所需要用到的包...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...,然后对图片进行拉伸,再将拉伸后的图片交给全连接层,最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...,设置卷积计算的通道,设置卷积核尺寸大小,设置步长,设置补充,最后进行拉伸,得到最后的图片的尺寸,让我对卷积有了进一步的了解,对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。

    22220

    如何对代码进行调优?

    以后再需要该函数时,可以直接查表而不需要重新计算 1.3 高速缓存 最经常访问的数据,其访问开销应该使最小的 1.4 懒惰求值 除非需要,否则不对任何一项求值,这一策略可以避免对不必须的项求值 二,时间换空间法则...循环展开 循环展开可以减少修改循环下标的开销,对于避免管道延迟,减少分支以及增加指令级的并行性也都很有帮助 3.4 删除赋值 如果内循环中很多开销来自普通的赋值,通常可以通过重复代码并修改变量的使用来删除这些赋值...如果逻辑表达式的求值开销太大,就将其替换为开销较小的等价代数表达式 4.2 短路单调函数 如果我们想测试几个变量的单调非递减函数是否超过了某个特定的阈值,那么一旦达到这个阈值就不需要计算任何变量了 4.3 对测试条件重新排序...在组织逻辑测试的时候,应该将低开销的,经常成功的测试放在高开销的,很少成功的测试前面 4.4 预先计算逻辑函数 在比较小的有限阈上,可以用查表来取代逻辑函数 4.5 消除布尔变量 可以用if/else语句来取代对布尔变量...6.2 利用等价的代数表达式 如果表达式的求值开销太大,就将其替换为开销较小的等价代数表达式 6.3 消除公共子表达式 如果两次对同一个表达式求值时,其所有变量都没有任何改动,我们可以用下面的方法避免第二次求值

    1.1K10
    领券