List<Map.Entry<Integer, Double>> list = new ArrayList<>(map.entrySet()); 报错了
时间: 2024-06-17 22:07:57 浏览: 15
这个错误可能是因为你的代码没有正确地导入需要使用的类或者没有正确地定义变量。这行代码创建了一个List对象,其中每个元素是一个Map.Entry对象,该对象包含一个Integer类型的键和一个Double类型的值。该List对象是从一个Map对象中创建的,Map对象中包含了键值对的映射关系。
常见的错误包括:未导入Map、List、ArrayList或Map.Entry类,或者没有正确地定义map变量。你可以检查一下这些问题,看看是否有解决办法。
如果你的代码中已经导入了需要使用的类并且map变量已经正确地定义,那么这个问题可能是由于内存不足、栈溢出或其他系统错误引起的。你可以尝试调整JVM参数或增加系统资源来解决这个问题。如果问题仍然存在,你可以提供更多的上下文信息或报错信息,以便更好地帮助你解决问题。
相关问题
Java List<EvaluationItemRecordDTO> 按照evaluationItemId分组 按照score求平均值最后求和
以下是Java代码示例,实现按照evaluationItemId分组,按照score求平均值,最后求和:
```java
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 假设有以下评估记录
List<EvaluationItemRecordDTO> records = new ArrayList<>();
records.add(new EvaluationItemRecordDTO(1, 80));
records.add(new EvaluationItemRecordDTO(2, 90));
records.add(new EvaluationItemRecordDTO(1, 70));
records.add(new EvaluationItemRecordDTO(1, 85));
records.add(new EvaluationItemRecordDTO(2, 95));
// 按照evaluationItemId分组,按照score求平均值
Map<Integer, Double> avgScoreByItemId = records.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(
EvaluationItemRecordDTO::getEvaluationItemId,
Collectors.averagingDouble(EvaluationItemRecordDTO::getScore)));
// 输出每个评估项的平均分数
System.out.println("每个评估项的平均分数:");
for (Map.Entry<Integer, Double> entry : avgScoreByItemId.entrySet()) {
System.out.println("评估项" + entry.getKey() + "的平均分数为:" + entry.getValue());
}
// 求所有评估项平均分数的总和
double sumOfAvgScores = avgScoreByItemId.values().stream()
.mapToDouble(Double::doubleValue)
.sum();
System.out.println("所有评估项平均分数的总和为:" + sumOfAvgScores);
}
}
class EvaluationItemRecordDTO {
private int evaluationItemId;
private int score;
public EvaluationItemRecordDTO(int evaluationItemId, int score) {
this.evaluationItemId = evaluationItemId;
this.score = score;
}
public int getEvaluationItemId() {
return evaluationItemId;
}
public void setEvaluationItemId(int evaluationItemId) {
this.evaluationItemId = evaluationItemId;
}
public int getScore() {
return score;
}
public void setScore(int score) {
this.score = score;
}
}
```
输出结果为:
```
每个评估项的平均分数:
评估项1的平均分数为:78.33333333333333
评估项2的平均分数为:92.5
所有评估项平均分数的总和为:170.83333333333334
```
用java写一个推荐算法
好的,以下是一个简单的基于协同过滤的推荐算法的Java实现:
```java
import java.util.*;
public class RecommenderSystem {
// 假设有一个二维数组userRatings,表示每个用户对每个项目的评分
// userRatings[i][j]表示第i个用户对第j个项目的评分,若为0表示未评分
private int[][] userRatings;
public RecommenderSystem(int[][] ratings) {
this.userRatings = ratings;
}
// 给定一个用户ID,返回该用户的Top N推荐项目
public List<Integer> getTopNRecommendations(int userId, int N) {
List<Integer> recommendations = new ArrayList<>();
Map<Integer, Integer> itemScores = new HashMap<>();
// 计算该用户对每个项目的预测评分
for (int i = 0; i < userRatings[0].length; i++) {
if (userRatings[userId][i] == 0) { // 该用户未评价该项目
int score = predictRating(userId, i);
itemScores.put(i, score);
}
}
// 根据预测评分排序,返回Top N推荐项目
List<Map.Entry<Integer, Integer>> list = new ArrayList<>(itemScores.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<Integer, Integer>>() {
public int compare(Map.Entry<Integer, Integer> o1, Map.Entry<Integer, Integer> o2) {
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}
});
for (int i = 0; i < N && i < list.size(); i++) {
recommendations.add(list.get(i).getKey());
}
return recommendations;
}
// 计算用户u对项目i的预测评分
private int predictRating(int u, int i) {
int k = 10; // 取Top K个最相似用户
List<Integer> similarUsers = findSimilarUsers(u, k);
double numerator = 0.0;
double denominator = 0.0;
for (int j : similarUsers) {
numerator += userRatings[j][i];
denominator += 1.0;
}
return (int) Math.round(numerator / denominator);
}
// 找到与用户u最相似的k个用户
private List<Integer> findSimilarUsers(int u, int k) {
List<Integer> similarUsers = new ArrayList<>();
Map<Integer, Double> userSimilarities = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < userRatings.length; i++) {
if (i != u) { // 排除当前用户
double similarity = computeSimilarity(u, i);
userSimilarities.put(i, similarity);
}
}
// 根据相似度排序,返回Top K个最相似用户
List<Map.Entry<Integer, Double>> list = new ArrayList<>(userSimilarities.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<Integer, Double>>() {
public int compare(Map.Entry<Integer, Double> o1, Map.Entry<Integer, Double> o2) {
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}
});
for (int i = 0; i < k && i < list.size
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)