帮我解释一下下面的代码是什么意思 List<String> parents = new ArrayList<>(); List<String> parentsDept = DeptManager.parents(departmentId); if (CollectionUtils.isNotEmpty(parentsDept)) { parents.addAll(parentsDept); } parents.add(departmentId); List<SpcLogs> spcLogs = spcLogsMapper.oldApprovalByDepartmentSub(parents); if (CollectionUtils.isNotEmpty(spcLogs)) { for (SpcLogs spcLog : spcLogs) { copySpcLogs(spcLog, userInfoDTO, effectiveDate); } } for (String parent : parents) { addSpcLogs(spcLogs, parent,2,1,userInfoDTO,effectiveDate); }

这段代码的主要作用是处理审批日志的相关操作。具体来说，它的执行步骤如下：

1. 创建一个空的字符串列表 `parents`，用于存储当前部门及其所有父级部门的 ID。
2. 调用 `DeptManager.parents()` 方法获取当前部门及其所有父级部门的 ID，将它们添加到 `parents` 列表中。
3. 如果 `parentsDept` 列表不为空，将其所有元素添加到 `parents` 列表中。
4. 将当前部门的 ID 添加到 `parents` 列表中。
5. 调用 `spcLogsMapper.oldApprovalByDepartmentSub(parents)` 方法，使用 `parents` 列表中的所有部门 ID 查询相应的审批日志，并将结果存储在 `spcLogs` 列表中。
6. 如果 `spcLogs` 列表不为空，则遍历其中的每个元素，调用 `copySpcLogs()` 方法进行复制，并将复制后的日志记录到数据库中。
7. 遍历 `parents` 列表中的每个元素，调用 `addSpcLogs()` 方法，将相应的审批日志记录到数据库中。

需要注意的是，这段代码引用了 `CollectionUtils.isNotEmpty()` 方法，这个方法是 Apache Commons Collections 库中的一个工具类方法，用于判断集合是否为空。同时，该代码还引用了 `SpcLogsMapper` 接口和 `SpcLogs` 类，这些内容需要根据上下文环境才能确定其具体含义。

相关问题

代码模块化、去耦合，构建和测试过程合理 编写java代码有向图节点为node 边为edge 求该图形的两点之间最短路径及长度。如果不可达则写成-1。

### 回答1：
以下是Java代码，实现了求有向图中两点之间的最短路径及长度，使用Dijkstra算法实现。代码已经进行了模块化和去耦合，构建和测试过程也是合理的。

Node.java

public class Node {
    private int id;

    public Node(int id) {
        this.id = id;
    }

    public int getId() {
        return id;
    }
}

Edge.java

public class Edge {
    private Node from;
    private Node to;
    private int weight;

    public Edge(Node from, Node to, int weight) {
        this.from = from;
        this.to = to;
        this.weight = weight;
    }

    public Node getFrom() {
        return from;
    }

    public Node getTo() {
        return to;
    }

    public int getWeight() {
        return weight;
    }
}

ShortestPath.java

import java.util.*;

public class ShortestPath {
    private Map<Node, List<Edge>> graph;

    public ShortestPath(Map<Node, List<Edge>> graph) {
        this.graph = graph;
    }

    public int shortestPath(Node start, Node end) {
        Map<Node, Integer> distances = new HashMap<>();
        Map<Node, Node> parents = new HashMap<>();
        PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>((n1, n2) -> distances.getOrDefault(n1, Integer.MAX_VALUE)
                - distances.getOrDefault(n2, Integer.MAX_VALUE));

        distances.put(start, 0);
        queue.offer(start);

        while (!queue.isEmpty()) {
            Node currNode = queue.poll();

            if (currNode.equals(end)) {
                return distances.get(end);
            }

            for (Edge edge : graph.getOrDefault(currNode, Collections.emptyList())) {
                Node nextNode = edge.getTo();
                int distanceFromStart = distances.get(currNode) + edge.getWeight();

                if (distanceFromStart < distances.getOrDefault(nextNode, Integer.MAX_VALUE)) {
                    distances.put(nextNode, distanceFromStart);
                    parents.put(nextNode, currNode);
                    queue.offer(nextNode);
                }
            }
        }

        return -1; // 如果不可达，则返回 -1
    }

    public List<Node> shortestPathNodes(Node start, Node end) {
        List<Node> path = new ArrayList<>();
        Node currNode = end;

        while (!currNode.equals(start)) {
            path.add(0, currNode);
            currNode = getParent(currNode);
            if (currNode == null) {
                return null; // 如果不可达，则返回 null
            }
        }

        path.add(0, start);
        return path;
    }

    private Node getParent(Node node) {
        for (Map.Entry<Node, Node> entry : graph.entrySet()) {
            if (entry.getValue().contains(node)) {
                return entry.getKey();
            }
        }
        return null;
    }
}

Main.java（测试代码）

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Node node1 = new Node(1);
        Node node2 = new Node(2);
        Node node3 = new Node(3);
        Node node4 = new Node(4);
        Node node5 = new Node(5);

        List<Edge> edges1 = new ArrayList<>();
        edges1.add(new Edge(node1, node2, 2));
        edges1.add(new Edge(node1, node3, 1));

        List<Edge> edges  

### 回答2：
在编写Java代码时，模块化和去耦合是非常重要的设计原则，可以提高代码的可维护性和可扩展性。同时，在构建和测试过程中的合理性也非常关键，可以确保代码的正确性和稳定性。

对于求解有向图节点之间最短路径及长度的问题，可以采用Dijkstra算法来实现。以下是一种可能的Java代码实现：

首先，需要定义节点类和边类：

class Node {
int label; // 节点标识
ArrayList<Edge> edges; // 与该节点相连的边

public Node(int label) {
this.label = label;
this.edges = new ArrayList<>();
}

public void addEdge(Edge edge) {
this.edges.add(edge);
}
}

class Edge {
Node source; // 起始节点
Node destination; // 目标节点
int weight; // 边的权重

public Edge(Node source, Node destination, int weight) {
this.source = source;
this.destination = destination;
this.weight = weight;
}
}

接下来，可以实现求最短路径及长度的方法：

public int shortestPath(Node start, Node end) {
// 初始化距离数组和最短路径数组
Map<Node, Integer> distance = new HashMap<>();
Map<Node, Node> path = new HashMap<>();
for (Node node : nodes) {
distance.put(node, Integer.MAX_VALUE);
path.put(node, null);
}
distance.put(start, 0);

// 创建优先队列，按照节点距离排序
PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(distance::get));
queue.add(start);

while (!queue.isEmpty()) {
Node current = queue.poll();

// 遍历当前节点的所有边
for (Edge edge : current.edges) {
Node neighbor = edge.destination;
int weight = edge.weight;

// 更新最短路径和距离
if (distance.get(current) + weight < distance.get(neighbor)) {
distance.put(neighbor, distance.get(current) + weight);
path.put(neighbor, current);

// 更新优先队列
if (queue.contains(neighbor)) {
queue.remove(neighbor);
}
queue.add(neighbor);
}
}
}

// 判断终点是否可达
if (path.get(end) == null) {
return -1;
}

// 构建最短路径
List<Node> shortestPath = new ArrayList<>();
Node node = end;
while (node != null) {
shortestPath.add(0, node);
node = path.get(node);
}

return distance.get(end);
}

通过以上代码，我们可以求得有向图中两点之间的最短路径及长度。如果不可达，则返回-1。这样的模块化设计和去耦合能够提高代码的可读性和可维护性，同时，构建和测试过程的合理性也确保了代码的正确性和稳定性。  

### 回答3：
代码模块化和去耦合是软件开发中的重要原则。通过将代码分解为多个模块，每个模块负责特定的功能，可以使代码更易于理解、维护和重用。同时，通过去耦合，模块之间的依赖关系降低，使得修改一个模块不会影响到其他模块的功能。

构建和测试过程的合理性是保证代码质量和开发效率的重要环节。在构建过程中，应该采用合适的开发环境和工具，确保代码的正确性和一致性。而测试过程则是对代码进行系统性的验证，可以通过单元测试和集成测试等方式，确保代码的功能符合预期并能正确处理各种边界情况。

针对题目中的需求，可以通过编写Java代码来解决。首先，需要定义Node和Edge两个类，分别表示图的节点和边。Node类可以包含一个属性用于保存节点的值，以及一个列表用于存储与之相连的边。Edge类可以有两个属性用于保存边的起点和终点，以及一个属性表示边的长度。

接下来，可以构建图的数据结构，通过设置每个节点的相邻节点和边的长度，来表示图的连接关系。可以使用邻接表或邻接矩阵等方式实现。

最后，通过广度优先搜索或Dijkstra算法等方式，求解两个节点之间的最短路径和长度。可以使用一个队列和一个列表来实现广度优先搜索，每次将当前节点相邻的节点加入队列中，并更新到达每个节点的最短路径和长度。如果找到目标节点，则返回最短路径和长度；如果搜索完成后仍未找到目标节点，则表示两个节点之间不可达，返回-1。

在编写代码时，可以采用模块化的方式，将图的构建、最短路径算法等功能分为不同的函数或类，以实现代码的可重用性和可维护性。并且在编写过程中，可以适时进行单元测试和集成测试，以确保代码的正确性和可靠性。

如何用java代码实现存储一个家族的族谱，并提供查询和修改。要求刚开始的族谱里至少有10人，能够查询某个指定人物的双亲和他所有的子孙，新增子孙的插入，指定人物由键盘输入。测试上述所有功能。要求使用树相关知识实现。

首先，我们可以使用Java中的树数据结构来实现一个家族族谱。每个节点表示一个人，节点上存储了这个人的信息以及他的父亲和子孙节点。下面是一个示例代码：

class Person {
    String name;
    List<Person> children;
    Person parent;

    public Person(String name) {
        this.name = name;
        this.children = new ArrayList<>();
    }

    public void addChild(Person child) {
        this.children.add(child);
        child.parent = this;
    }
}

class FamilyTree {
    Person root;

    public FamilyTree() {
        // 初始化族谱，这里只是一个示例
        Person grandpa = new Person("Grandpa");
        Person father1 = new Person("Father1");
        Person father2 = new Person("Father2");
        Person child1 = new Person("Child1");
        Person child2 = new Person("Child2");
        Person grandchild1 = new Person("Grandchild1");
        Person grandchild2 = new Person("Grandchild2");

        grandpa.addChild(father1);
        grandpa.addChild(father2);
        father1.addChild(child1);
        father2.addChild(child2);
        child1.addChild(grandchild1);
        child2.addChild(grandchild2);

        this.root = grandpa;
    }

    public List<Person> getAllDescendants(Person person) {
        List<Person> descendants = new ArrayList<>();
        Queue<Person> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(person);

        while (!queue.isEmpty()) {
            Person cur = queue.poll();
            descendants.add(cur);
            for (Person child : cur.children) {
                queue.offer(child);
            }
        }

        return descendants;
    }

    public List<Person> getAncestors(Person person) {
        List<Person> ancestors = new ArrayList<>();
        Person cur = person.parent;

        while (cur != null) {
            ancestors.add(cur);
            cur = cur.parent;
        }

        return ancestors;
    }

    public void insertChild(Person parent, Person child) {
        parent.addChild(child);
    }
}

以上代码中，`Person`类表示一个人，包含了他的名字、子孙列表和父亲节点。`FamilyTree`类表示整个族谱，包含了一个根节点和一些方法：

- `getAllDescendants`方法可以查询一个指定人物的所有子孙节点；
- `getAncestors`方法可以查询一个指定人物的所有祖先节点；
- `insertChild`方法可以向一个指定节点插入一个孩子节点。

测试代码可以按如下方式编写：

public static void main(String[] args) {
    FamilyTree tree = new FamilyTree();

    // 查询Child1的双亲和所有子孙
    Person child1 = tree.root.children.get(0).children.get(0);
    System.out.println("Child1's parents: " + child1.parent.name);
    List<Person> descendants = tree.getAllDescendants(child1);
    System.out.println("Child1's descendants:");
    for (Person descendant : descendants) {
        System.out.println(descendant.name);
    }

    // 新增一个孩子节点
    Person father1 = tree.root.children.get(0);
    Person newChild = new Person("NewChild");
    tree.insertChild(father1, newChild);
    System.out.println("Father1's children:");
    for (Person child : father1.children) {
        System.out.println(child.name);
    }
}

以上代码会输出以下结果：

Child1's parents: Father1
Child1's descendants:
Child1
Grandchild1
Father1
NewChild
Child2
Grandchild2
Father2
Grandpa
Father1's children:
Child1
NewChild