我要用java代码赋权
时间: 2023-10-11 14:11:35 浏览: 41
你可以使用Java中的File类来操作文件和目录的权限,具体可以使用File类的setReadable、setWritable和setExecutable方法来设置文件或目录的可读、可写和可执行权限。
例如,下面的代码将aaa目录的权限改为777,即允许所有用户读写和执行该目录:
```java
import java.io.File;
public class FilePermissionExample {
public static void main(String[] args) {
File file = new File("/path/to/aaa");
file.setReadable(true, false);
file.setWritable(true, false);
file.setExecutable(true, false);
}
}
```
其中,setReadable、setWritable和setExecutable方法的第一个参数表示是否允许对应的权限,第二个参数表示是否将修改应用到该文件或目录的所有者、所属组和其他用户(即Linux中的权限分别为owner、group和others)。
需要注意的是,你必须以有足够权限的用户身份运行Java程序,否则无法修改文件或目录的权限。
相关问题
组合赋权topsis代码
我是AI语言模型,无法为您提供具体的代码。但我可以提供一个基于Python的示例代码,展示如何使用组合赋权TOPSIS方法:
```python
import numpy as np
def topsis(x, w):
"""
:param x: 评价矩阵,每一行表示一个评价对象,每一列表示一种评价指标
:param w: 权重矩阵,每一行表示一种评价指标的权重
:return: 每个评价对象的TOPSIS综合评分
"""
nrows, ncols = x.shape
x_normalized = x / np.sqrt(np.sum(x ** 2, axis=0))
w_normalized = w / np.sum(w, axis=0)
s_positive = np.max(x_normalized * w_normalized, axis=1)
s_negative = np.max(x_normalized * (1 - w_normalized), axis=1)
d_positive = np.sqrt(np.sum((x_normalized - s_positive * w_normalized) ** 2, axis=1))
d_negative = np.sqrt(np.sum((x_normalized - s_negative * (1 - w_normalized)) ** 2, axis=1))
closeness = d_negative / (d_positive + d_negative)
return closeness
```
上述代码使用numpy库实现了组合赋权TOPSIS方法。给定评价矩阵x和权重矩阵w,可以计算每个评价对象的TOPSIS综合评分。具体来说,该方法包含以下步骤:
1. 将评价矩阵x进行归一化,每个元素除以该列元素平方和的平方根;
2. 将权重矩阵w进行归一化,每个元素除以该列元素之和;
3. 计算每个评价对象的正理想解得分s_positive,取x_normalized和w_normalized逐元素相乘后每行最大值;
4. 计算每个评价对象的负理想解得分s_negative,取x_normalized和(1-w_normalized)逐元素相乘后每行最大值;
5. 计算每个评价对象到正理想解和负理想解的欧氏距离d_positive和d_negative;
6. 计算每个评价对象的TOPSIS综合评分closeness,为d_negative除以d_positive+d_negative。
需要注意的是,该代码实现的是标准TOPSIS方法,即假定所有指标都是正向指标,并且正向指标越大越好、负向指标越小越好。如果在实际应用中存在负向指标或不同的指标取值方向,需要对代码做相应修改。
用matlab实现赋权方法排序
好的,下面是一个简单的 MATLAB 实现赋权方法排序(Weighted Sum Method)的代码:
```matlab
% 定义数据
data = [10, 20, 30; 3, 5, 7; 1, 2, 3];
% 定义权重
weights = [0.4, 0.3, 0.3];
% 计算加权和
weighted_sum = sum(data .* weights, 2);
% 输出结果
disp(weighted_sum)
```
代码中的 `data` 是一个 $3\times3$ 的矩阵,表示三个项目在三个指标上的数据。`weights` 是一个包含三个权重的向量,表示每个指标的权重。`sum(data .* weights, 2)` 的作用是将每行数据乘以它们对应的权重,并求和。最终输出加权和。
你可以根据自己的数据和权重,修改代码中的 `data` 和 `weights` 变量,并运行代码进行排序。