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

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;
    }
}

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;
}

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

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;
    }
}

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;
}

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));
}

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}

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!