if(!ObjectUtils.isEmpty(list)){ Random rand = new Random(); int index = rand.nextInt(list.size()); Dormitory dormitory = list.get(index); student.setDormitoryId(dormitory.getId()); studentService.updateById(student); dormitory.setNum(dormitory.getNum()+1); dormitoryService.updateById(dormitory); }请详细解释每一行代码

这段代码也是 Java 代码块，它的作用是在学生选宿舍时进行随机分配并更新。下面逐行解释其含义：

第1行：判断列表对象是否为空。ObjectUtils.isEmpty() 方法是 Spring 框架提供的一个工具方法，用于判断一个对象是否为 null 或空。如果列表不为空，则执行花括号中的代码。

第2行：创建一个随机数生成器对象 rand。

第3行：调用 rand 对象的 nextInt() 方法，生成一个小于列表大小的随机整数 index。

第4行：根据随机生成的 index 从列表中获取对应的宿舍对象。

第5行：将该学生的宿舍 ID 更新为该宿舍的 ID。

第6行：更新学生信息。

第7行：将该宿舍的当前人数加 1。

第8行：更新宿舍信息。

需要注意的是，这段代码没有对宿舍的总人数进行判断，因此可能会出现宿舍人数超过总人数的情况。如果需要对宿舍总人数进行判断，可以在第4行和第5行之间添加一个 while 循环，直到找到一个总人数未满且当前人数未满的宿舍为止。

相关问题

java使用Random和Scanner实现随机点名，存储学生信息（姓名、学号、年龄），总览同学信息，随机产生一个数，查找该随机数所对应的同学信息的代码

好的，以下是Java程序的实现：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
import java.util.Scanner;

public class Student {
private String name;
private int id;
private int age;

public Student(String name, int id, int age) {
this.name = name;
this.id = id;
this.age = age;
}

public String getName() {
return name;
}

public int getId() {
return id;
}

public int getAge() {
return age;
}

public String toString() {
return "Name: " + name + ", ID: " + id + ", Age: " + age;
}

public static void main(String[] args) {
ArrayList<Student> students = new ArrayList<Student>();
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
Random rand = new Random();

boolean quit = false;
while (!quit) {
System.out.println("What would you like to do?");
System.out.println("1. Add a student");
System.out.println("2. List all students");
System.out.println("3. Randomly select a student");
System.out.println("4. Quit");

int choice = scanner.nextInt();
switch (choice) {
case 1:
System.out.print("Enter student name: ");
String name = scanner.next();
System.out.print("Enter student ID: ");
int id = scanner.nextInt();
System.out.print("Enter student age: ");
int age = scanner.nextInt();
students.add(new Student(name, id, age));
break;
case 2:
for (Student student : students) {
System.out.println(student);
}
break;
case 3:
if (students.isEmpty()) {
System.out.println("There are no students");
break;
}
int index = rand.nextInt(students.size());
Student selected = students.get(index);
System.out.println("Selected student: " + selected);
break;
case 4:
quit = true;
break;
default:
System.out.println("Invalid choice");
}
}
}
}

以上代码实现了简单的学生信息管理系统，包括添加学生信息、总览学生信息、随机选择学生信息等功能。

java代码实现Kmeans聚类算法，训练集的文件类型为xls，java所有代码都写在k4.java中

好的，我了解了您的要求。以下是Java代码实现K-means聚类算法，可以读取xls格式的训练集文件，并且所有代码都写在k4.java中：

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.ss.usermodel.WorkbookFactory;

public class k4 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        int k = 3; // 聚类数
        int maxIter = 100; // 最大迭代次数
        double[][] dataSet = readExcel("data.xls"); // 读取训练集
        int m = dataSet.length; // 样本数
        int n = dataSet[0].length; // 特征数
        int[] clusterAssment = new int[m]; // 记录每个样本所属的簇
        double[][] centroids = randCent(dataSet, k); // 随机初始化簇质心
        for (int i = 0; i < maxIter; i++) {
            boolean clusterChanged = false;
            // 遍历每个样本，将其归入最近的簇
            for (int j = 0; j < m; j++) {
                double minDist = Double.MAX_VALUE;
                int minIndex = -1;
                for (int l = 0; l < k; l++) {
                    double dist = euclDistance(dataSet[j], centroids[l]);
                    if (dist < minDist) {
                        minDist = dist;
                        minIndex = l;
                    }
                }
                if (clusterAssment[j] != minIndex) {
                    clusterChanged = true;
                    clusterAssment[j] = minIndex;
                }
            }
            // 重新计算每个簇的质心
            for (int l = 0; l < k; l++) {
                List<double[]> pointsInCluster = new ArrayList<double[]>();
                for (int j = 0; j < m; j++) {
                    if (clusterAssment[j] == l) {
                        pointsInCluster.add(dataSet[j]);
                    }
                }
                if (!pointsInCluster.isEmpty()) {
                    centroids[l] = mean(pointsInCluster.toArray(new double[pointsInCluster.size()][n]));
                }
            }
            // 如果簇分配不再变化，退出循环
            if (!clusterChanged) {
                break;
            }
        }
        // 输出最终结果
        System.out.println("Cluster centroids:\n");
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            System.out.print("(");
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                System.out.print(centroids[i][j]);
                if (j < n - 1) {
                    System.out.print(", ");
                }
            }
            System.out.println(")");
        }
        System.out.println("\nCluster assignments:");
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            System.out.printf("Sample %d -> Cluster %d%n", i + 1, clusterAssment[i] + 1);
        }
    }

    // 计算两个样本之间的欧氏距离
    private static double euclDistance(double[] vec1, double[] vec2) {
        double sum = 0.0;
        for (int i = 0; i < vec1.length; i++) {
            sum += Math.pow(vec1[i] - vec2[i], 2);
        }
        return Math.sqrt(sum);
    }

    // 随机初始化簇质心
    private static double[][] randCent(double[][] dataSet, int k) {
        int n = dataSet[0].length;
        double[][] centroids = new double[k][n];
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            int index = rand.nextInt(dataSet.length);
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                centroids[i][j] = dataSet[index][j];
            }
        }
        return centroids;
    }

    // 计算一组样本的均值
    private static double[] mean(double[][] points) {
        int n = points[0].length;
        double[] mean = new double[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            double sum = 0.0;
            for (double[] point : points) {
                sum += point[i];
            }
            mean[i] = sum / points.length;
        }
        return mean;
    }

    // 从 Excel 文件中读取数据集
    private static double[][] readExcel(String filePath) throws IOException {
        FileInputStream file = new FileInputStream(filePath);
        Workbook workbook = WorkbookFactory.create(file);
        Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
        int firstRowNum = sheet.getFirstRowNum();
        int lastRowNum = sheet.getLastRowNum();
        int firstCellNum = sheet.getRow(firstRowNum).getFirstCellNum();
        int lastCellNum = sheet.getRow(firstRowNum).getLastCellNum();
        double[][] dataSet = new double[lastRowNum - firstRowNum + 1][lastCellNum - firstCellNum];
        for (int i = firstRowNum; i <= lastRowNum; i++) {
            Row row = sheet.getRow(i);
            for (int j = firstCellNum; j < lastCellNum; j++) {
                Cell cell = row.getCell(j);
                if (cell.getCellType() == Cell.CELL_TYPE_NUMERIC) {
                    dataSet[i - firstRowNum][j - firstCellNum] = cell.getNumericCellValue();
                } else {
                    throw new IOException("Invalid cell type in data file");
                }
            }
        }
        return dataSet;
    }

}

注意：以上代码中使用了 Apache POI 库来读取 xls 文件，需要先下载并添加到项目中。另外，此代码实现的 K-means 算法是经典的 Lloyd 算法，对大数据集和高维数据的效果可能不佳，建议使用优化后的 K-means 算法或其他聚类算法。