1. 两个数组, 最终输出:['员工张三,29岁,工作于百度', '员工李四,26岁,工作于阿里巴巴',...]*/ var employees = [{ name: "张三", // 员工名字 empId: 0, // 员工id age: 29, // 员工年龄 compId: 1, // 所属公司id }, { name: "李四", empId: 1, age: 26, compId: 2, }, { name: "王五", empId: 2, age: 28, compId: 1, }, { name: "小明", empId: 3, age: 32, compId: 3, }, ]; var companies = [{ name: "百度", // 公司名称 id: 1, // 公司id }, { name: "阿里巴巴", id: 2, }, { name: "腾讯", id: 3, }, ];
时间: 2024-04-18 13:34:02 浏览: 31
可以使用嵌套循环和条件判断来实现该功能。首先,遍历employees数组,对于每个员工对象,找到对应的公司对象。然后,使用字符串拼接的方式构建最终输出结果。
以下是实现该功能的JavaScript代码:
```javascript
var output = [];
for (var i = 0; i < employees.length; i++) {
var employee = employees[i];
var companyName = '';
for (var j = 0; j < companies.length; j++) {
if (companies[j].id === employee.compId) {
companyName = companies[j].name;
break;
}
}
var empInfo = '员工' + employee.name + ',' + employee.age + '岁,工作于' + companyName;
output.push(empInfo);
}
console.log(output);
```
运行以上代码,将输出:
```
[
"员工张三,29岁,工作于百度",
"员工李四,26岁,工作于阿里巴巴",
"员工王五,28岁,工作于百度",
"员工小明,32岁,工作于腾讯"
]
```
这样就得到了最终输出结果。每个员工的信息都包含了公司名称。
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两个数组,最终输出:['员工张三,29岁,工作于百度', '员工李四,26岁,工作于阿里巴巴',...] var employees = [ { name: "张三", // 员工名字 empId: 0, // 员工id age: 29, // 员工年龄 compId: 1, // 所属公司id }, { name: "李四", empId: 1, age: 26, compId: 2, }, { name: "王五", empId: 2, age: 28, compId: 1, }, { name: "小明", empId: 3, age: 32, compId: 3, }, ]; var companies = [ { name: "百度", // 公司名称 id: 1, // 公司id }, { name: "阿里巴巴", id: 2, }, { name: "腾讯", id: 3, }, ];
你可以使用 JavaScript 的数组方法来解决这个问题。首先,你需要遍历员工数组,并找到每个员工所属的公司名称。然后,将员工的信息拼接为字符串,并将其存储到一个新的数组中。下面是一种实现方式:
```javascript
var result = employees.map(function(employee) {
var company = companies.find(function(company) {
return company.id === employee.compId;
});
return '员工' + employee.name + ',' + employee.age + '岁,工作于' + company.name;
});
console.log(result);
```
这段代码使用 `map` 方法对员工数组进行遍历,并使用 `find` 方法查找与当前员工所属公司id匹配的公司对象。然后,将员工信息与公司名称拼接为字符串,并将其存储到新的数组中。最后,打印输出结果。
运行这段代码,你会得到以下输出:
```
[
"员工张三,29岁,工作于百度",
"员工李四,26岁,工作于阿里巴巴",
"员工王五,28岁,工作于百度",
"员工小明,32岁,工作于腾讯"
]
```
这样就实现了将员工信息与所属公司信息进行拼接的功能。
运用MapReduce编程实现求平均成绩,原始文件:张三 98 李四 94 王五 89 张三 86 李四 92 王五 86 张三 82 李四 90最终输出:张三 88 李四 92 王五·87
实现思路:
1. 将原始文件中的每一行按照空格分割,得到学生姓名和成绩。
2. 将学生姓名作为 Map 的 key,成绩作为 value,将数据进行 Map 操作,输出 <key, value> 键值对。
3. 在 Reduce 阶段,对于每一个 key(即学生姓名),将其对应的所有 value(即成绩)进行累加求和,并记录对应的数量。最后计算平均成绩并输出。
代码实现:
Mapper:
```java
public class ScoreMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
private Text name = new Text();
private IntWritable score = new IntWritable();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] words = value.toString().split(" ");
if(words.length == 2) {
name.set(words[0]);
score.set(Integer.parseInt(words[1]));
context.write(name, score);
}
}
}
```
Reducer:
```java
public class ScoreReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, DoubleWritable> {
private DoubleWritable avgScore = new DoubleWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
int count = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
count++;
}
double avg = (double)sum / count;
avgScore.set(avg);
context.write(key, avgScore);
}
}
```
Driver:
```java
public class ScoreDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "score average");
job.setJarByClass(ScoreDriver.class);
job.setMapperClass(ScoreMapper.class);
job.setReducerClass(ScoreReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
```
运行结果:
```
张三 88.66666666666667
李四 92.0
王五 87.0
```