Mit welcher Methode generiert Java automatisch Trendvergleichsdaten?

Hintergrund

Der paarweise Trendvergleich zwischen Daten ist ein sehr häufiges Anwendungsszenario in Datenanalyseanwendungen, wie unten gezeigt:

13 2140128 202301Klasse alle drei JahreWang Er Grundschule146142202301Klasse alle drei JahreXie Chunhua138 143140202212 Klasse alle drei JahreZhang Xiaoming135138120202212Klasse alle drei JahreWang. Erxiao12314 5 138202212 Klasse Drei Xie Chunhua136140142Jetzt besteht Bedarf: Erhalten Sie Daten über den Fortschritt und die Verschlechterung der Leistung jedes Schülers in jedem Fach in verschiedenen Prüfungsreihen. Wie folgt: Mock-Test-Stapel

Mock-Test-Batch	Klasse	Studenten	Chinesisch	Mathematik	Englisch
202302	Klasse alle drei Jahre	Zhang Xiaoming	130	145	133
202302	Klasse alle drei Jahre	Wang Er. Klein	128	138	140
202302	Klasse alle drei Jahre	Xie Chunhua	136	142	139
202301	Klasse alle drei Jahre	Zhang Xiaoming
		.

Klasse

StudentenChinesischMathematikEnglischVergleich zwischen 202302 und 202301Dreijährige KlasseZhang -255Vergleich von 202302 und 202301Klasse drei für drei JahreWang Er Xiao3-8-2Vergleich von 202302 und 202301Kurs alle drei JahreXie Chunhua -2-1-1202301 und 202212 VergleichDreijährige KlasseZhang Xiaoming-328Vergleich zwischen 202301 und 202212 Drei Klasse eins in jedem JahrWang Er Xiao214Vergleich zwischen 202301 und 202212Klasse drei in drei JahrenXie Chunhua23-2

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;
    }
}

Diese Klasse definiert die folgenden Attribute:

				.
				Detailliertes Design und Implementierung	Trendvergleichsdefinitionsklasse TrendCompare

Feldliste des Subjekts

Präpositionsfeld

• Feldliste des

• wie zum Beispiel:
Jeder Schüler in jeder Klasse
• in verschiedenen

  Prüfungsstapeln

  Der Fortschritt und der Rückgang
jedes Fachs

Die oben genannten Anforderungen werden dem Ergebnis der Definition der Klasse wie folgt zugeordnet: Die Feldliste des Fachs (Klasse, Schüler

)

• Präpositionsfeld (

  Prüfungsstapel)

• Feldliste zum Vergleich (verschiedene Fächer:

  Chinesisch, Mathematik, Englisch)

• Trendvergleich Ausführungsklasse

  Die Klasse stellt eine Methode für externe Aufrufe wie folgt bereit

  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;
  }

  Wie Sie sehen können, erfordert diese Methode die Eingabe von

Datenerfassung

Trendvergleichsdefinition

• zwei Parameter und gibt schließlich den Trendvergleich zurück. Die endgültige Ergebnismenge.
• Die interne Logik dieser Methode kann in die folgenden 2 Schritte unterteilt werden:

Gruppieren nach Thema

Vergleichen Sie nach dem Gruppieren die Daten innerhalb der Gruppe paarweise und geben Sie schließlich die Vergleichsergebnisse zurück.

• Anwendungsfall
• Angenommen, es gibt einen Datensatz wie folgt

Definieren Sie eine Schülerklasse:

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;
    }
}

Wir schreiben eine Methode, die die obigen Daten zurückgibt:

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;
}

Trendvergleichsdefinition und Ausführungsvergleich:

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));
}

Die Ergebnisse sind wie folgt:

{"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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