if (productData.isEmpty.All(b=>b)) { }

这个`if`条件表达式是一个常见的LINQ查询，其中`productData.isEmpty.All(b => b)`是用来检查一个名为`productData`的集合（在这里假设是`List<Product>`或者其他支持`isEmpty`和`All`操作的集合），其`isEmpty`属性表示该集合是否为空，而`All(b => b)`则检查每一个元素`b`是否满足某个布尔条件（这里假设`b`代表每个产品数据`Product`的某个布尔字段）。

如果`productData.isEmpty`为`true`并且所有`Product`实例的相应布尔字段也全部为`true`，那么`All(b => b)`会返回`true`，`if`语句内的代码块将会被执行；反之，如果有一个元素不满足布尔条件或者集合本身为空，`All`函数就会返回`false`，`if`语句内部的代码块就不会执行。

举个例子，如果`Product`有一个名为`IsActive`的字段，你可以这么检查：

if (productData.isEmpty && productData.All(p => !p.IsActive)) {
    // 执行一些代码，因为所有产品都已停用且列表为空
}

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switch (goodsItem.getProductType()) { case 1://爆品 GoodsExplosive explosive = null; List<GoodsExplosive> explosives = new GoodsExplosive().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsExplosive>() .eq(GoodsExplosive::getGoodsItemId, goodsItem.getId()) .orderByDesc(GoodsExplosive::getId)); if (explosives.size() > 1) { explosive = explosives.stream().sorted(Comparator.comparing(GoodsExplosive::getGroundingState, (s1, s2) -> { if (s1.equals(s2)) { return 0; } else if (s1 == 1 || s2 == 5) { return -1; } else if (s1 == 5 || s2 == 1) { return 1; } else if (s1 == 2) { return -1; } else if (s2 == 2) { return 1; } else if (s1 == 0) { return -1; } else { return 1; } })).findFirst().orElse(null); } else { explosive = explosives.size() == 1 ? explosives.get(0) : explosive; } map.put("productData", explosive); break; case 2:// GoodsExcellent excellent = null; List<GoodsExcellent> excellents = new GoodsExcellent().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsExcellent>() .eq(GoodsExcellent::getGoodsItemId, goodsItem.getId()) .orderByDesc(GoodsExcellent::getId)); if (excellents.size() > 1) { excellent = excellents.stream().sorted(Comparator.comparing(GoodsExcellent::getGroundingState, (s1, s2) -> { if (s1.equals(s2)) { return 0; } else if (s1 == 1 || s2 == 5) { return -1; } else if (s1 == 5 || s2 == 1) { return 1; } else if (s1 == 2) { return -1; } else if (s2 == 2) { return 1; } else if (s1 == 0) { return -1; } else { return 1; } })).findFirst().orElse(null); } else { excellent = excellents.size() == 1 ? excellents.get(0) : excellent; } map.put("productData", excellent); break; case 3://现货 GoodsEnjoy enjoy = null; List<GoodsEnjoy> enjoys = new GoodsEnjoy().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsEnjoy>() .eq(GoodsEnjoy::getGoodsItemId, goodsItem.getId() .orderByDesc(GoodsEnjoy::getId)); if (enjoys.size() > 1) { enjoy = enjoys.stream().sorted(Comparator.comparing(GoodsEnjoy::getGroundingState, (s1, s2) -> { if (s1.equals(s2)) { return 0; } else if (s1 == 1 || s2 == 5) { return -1; } else if (s1 == 5 || s2 == 1) { return 1; } else if (s1 == 2) { return -1; } else if (s2 == 2) { return 1; } else if (s1 == 0) { return -1; } else { return 1; } })).findFirst().orElse(null); } else { enjoy = enjoys.size() == 1 ? enjoys.get(0) : enjoy; } map.put("productData", enjoy); break; default: throw new IllegalStateException("Unexpected value: " + goodsItem.getProductType()); }怎么优化

这段代码中有重复的逻辑，可以抽象成一个方法，减少重复代码。同时，可以使用 Java 8 的 Optional 等新特性简化代码。具体来说，可以将以下部分重构：

GoodsExplosive explosive = null;
List<GoodsExplosive> explosives = new GoodsExplosive().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsExplosive>() .eq(GoodsExplosive::getGoodsItemId, goodsItem.getId()) .orderByDesc(GoodsExplosive::getId));
if (explosives.size() > 1) { 
    explosive = explosives.stream().sorted(Comparator.comparing(GoodsExplosive::getGroundingState, (s1, s2) -> { 
        if (s1.equals(s2)) { 
            return 0; 
        } else if (s1 == 1 || s2 == 5) { 
            return -1; 
        } else if (s1 == 5 || s2 == 1) { 
            return 1; 
        } else if (s1 == 2) { 
            return -1; 
        } else if (s2 == 2) { 
            return 1; 
        } else if (s1 == 0) { 
            return -1; 
        } else { 
            return 1; 
        } 
    })).findFirst().orElse(null); 
} else { 
    explosive = explosives.size() == 1 ? explosives.get(0) : explosive; 
}

可以抽象成一个方法：

private Optional<GoodsExplosive> getGoodsExplosive(GoodsItem goodsItem) {
    List<GoodsExplosive> explosives = new GoodsExplosive().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsExplosive>()
            .eq(GoodsExplosive::getGoodsItemId, goodsItem.getId())
            .orderByDesc(GoodsExplosive::getId));
    return explosives.stream().sorted(Comparator.comparing(GoodsExplosive::getGroundingState, (s1, s2) -> {
        if (s1.equals(s2)) {
            return 0;
        } else if (s1 == 1 || s2 == 5) {
            return -1;
        } else if (s1 == 5 || s2 == 1) {
            return 1;
        } else if (s1 == 2) {
            return -1;
        } else if (s2 == 2) {
            return 1;
        } else if (s1 == 0) {
            return -1;
        } else {
            return 1;
        }
    })).findFirst();
}

然后可以简化 switch 语句：

switch (goodsItem.getProductType()) {
    case 1: //爆品
        map.put("productData", getGoodsExplosive(goodsItem).orElse(null));
        break;
    case 2: //精品
        map.put("productData", new GoodsExcellent().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsExcellent>()
                .eq(GoodsExcellent::getGoodsItemId, goodsItem.getId())
                .orderByDesc(GoodsExcellent::getId))
                .stream().findFirst().orElse(null));
        break;
    case 3: //现货
        map.put("productData", new GoodsEnjoy().selectList(new LambdaUpdateWrapper<GoodsEnjoy>()
                .eq(GoodsEnjoy::getGoodsItemId, goodsItem.getId())
                .orderByDesc(GoodsEnjoy::getId))
                .stream().findFirst().orElse(null));
        break;
    default:
        throw new IllegalStateException("Unexpected value: " + goodsItem.getProductType());
}

解释下列代码package sparkML import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Kmeans { case class Product(id: String, wd: String, jd: String, sjc: String, jyje: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("TFIDF@2") .master("local[3]") .getOrCreate() import spark.implicits._ val product = spark.sparkContext.textFile("data/data.txt").map { x => val data = x.split(",") Product(data(0), data(1), data(2), data(3), data(4)) }.toDS().cache() product.createOrReplaceTempView("data") val products: DataFrame = spark.sql("select id, concat_ws(',',collect_set(jyje)) as jyje from data group by id") val productData = new Tokenizer().setInputCol("jyje").setOutputCol("productWords").transform(products) val tfData = new HashingTF().setNumFeatures(20).setInputCol("productWords").setOutputCol("productFeatures").transform(productData) val idfModel = new IDF().setInputCol("productFeatures").setOutputCol("features").fit(tfData) val idfData = idfModel.transform(tfData) val trainingData = idfData.select("id", "features") val kmeans = new KMeans() .setK(4) .setMaxIter(5) .setFeaturesCol("features") .setPredictionCol("prediction") val kmeansModel = kmeans.fit(trainingData) val kmeansData = kmeansModel.transform(trainingData) kmeansData.show() } }

这段代码是一个使用Spark ML库实现KMeans聚类算法的示例。代码中定义了一个名为Product的case class，表示一个产品的属性集合。代码中首先使用SparkContext的textFile方法读取数据文件，然后使用map方法将每行数据转换为Product对象，并转换成DataFrame格式。接着，使用Spark SQL对DataFrame进行分组和聚合操作，得到每个产品的交易金额数据。然后，使用Tokenizer和HashingTF对文本进行分词和特征提取，使用IDF对特征进行加权，得到最终的训练数据。最后，使用KMeans算法对训练数据进行聚类，并输出聚类结果。