ArrayList<ArrayList<Double>> dataSet = new ArrayList<ArrayList<Double>>(); // 产生簇1 for (int i = 0; i < CLUSTER1_NUM; i++) { ArrayList<Double> cluster1 = new ArrayList<Double>(); cluster1.add(1 + Math.random() * 2); cluster1.add(1 + Math.random() * 2); dataSet.add(cluster1); } // 产生簇2 for (int i = 0; i < CLUSTER2_NUM; i++) { ArrayList<Double> cluster2 = new ArrayList<Double>(); cluster2.add(Math.random()); cluster2.add(Math.random()); dataSet.add(cluster2); } List<Dorminfo> dorminfoListSend = new ArrayList<Dorminfo>(); System.out.println("dorminfoList = " + dorminfoList); for (Dorminfo dorminfo : dorminfoList) { System.out.println("dorminfo = " + dorminfo); System.out.println("stuinfoMapper = " + stuinfoMapper); List<Stuinfo> stuinfosListTwo = stuinfoMapper.countSusheID(dorminfo.getDormid()); if (stuinfosListTwo.size() < dorminfo.getDormnum()) { dorminfoListSend.add(dorminfo); } }请详细解释

这段代码主要分为两个部分：

1. 数据集生成部分

首先定义了一个空的ArrayList<ArrayList<Double>>类型的数据集，接着产生了两个簇，分别是簇1和簇2。簇1中包含了CLUSTER1_NUM个随机生成的两个元素的ArrayList<Double>类型的数据，这两个元素的值在1~3之间。簇2中包含了CLUSTER2_NUM个随机生成的两个元素的ArrayList<Double>类型的数据，这两个元素的值在0~1之间。

这段代码中使用了ArrayList<Double>类型来保存每个数据点的坐标，ArrayList<ArrayList<Double>>则用来保存整个数据集。

2. 数据库查询部分

此部分代码先定义了一个空的List<Dorminfo>类型的dorminfoListSend，该类型表示宿舍信息列表。然后遍历宿舍信息列表dorminfoList，对于每个宿舍信息对象dorminfo，使用stuinfoMapper.countSusheID(dorminfo.getDormid())查询该宿舍中已有的学生信息列表，查询结果保存在List<Stuinfo>类型的stuinfosListTwo中。如果该宿舍已有的学生数量小于该宿舍的容纳人数dorminfo.getDormnum()，则将该宿舍信息对象dorminfo加入到dorminfoListSend中。

最终，dorminfoListSend中保存的就是还有空余床位的宿舍信息对象列表。

相关问题

ArrayList<ArrayList<Double>> dataSet = new ArrayList<ArrayList<Double>>();

这是一个Java代码示例，它创建了一个嵌套的ArrayList对象，其中外部ArrayList包含多个内部ArrayList，每个内部ArrayList包含多个Double类型的元素。

具体来说，这段代码定义了一个名为dataSet的ArrayList对象，该对象的元素类型为ArrayList<Double>。在Java中，ArrayList是一种动态数组，可以根据需要添加或删除元素。

在此示例中，我们创建了一个ArrayList对象，并向其添加多个内部ArrayList。每个内部ArrayList都包含一些Double类型的元素。这种嵌套的结构使得我们可以轻松地表示二维数据集，例如一个表格或矩阵。

public static void main(String[] args) { final int CLUSTER1_NUM = 4; final int CLUSTER2_NUM = 4; final int CLUSTER3_NUM = 4; ArrayList<ArrayList<Double>> dataSet = new ArrayList<ArrayList<Double>>(); // 产生簇1 for (int i = 0; i < CLUSTER1_NUM; i++) { ArrayList<Double> cluster1 = new ArrayList<Double>(); cluster1.add(1 + Math.random() * 2); cluster1.add(1 + Math.random() * 2); dataSet.add(cluster1); } // 产生簇2 for (int i = 0; i < CLUSTER2_NUM; i++) { ArrayList<Double> cluster2 = new ArrayList<Double>(); cluster2.add(Math.random()); cluster2.add(Math.random()); dataSet.add(cluster2); } // 产生簇3 for (int i = 0; i < CLUSTER3_NUM; i++) { ArrayList<Double> cluster3 = new ArrayList<Double>(); cluster3.add(3 + Math.random()); cluster3.add(3 + Math.random()); dataSet.add(cluster3); } KmeansAlgorithm d = new KmeansAlgorithm(); ArrayList<ArrayList<Double>> dd = d.getClusters(dataSet, 3); System.out.println(dd); }请详细解释

这是一个使用 Java 实现的 K-means 算法示例程序。K-means 是一种常用的聚类算法，将数据集分为 K 个簇，每个簇包含最接近它们的点。该程序首先定义了三个常量，分别表示三个簇中数据点的数量。然后，使用 Math.random() 函数生成随机数据集。

接着，创建了一个 KmeansAlgorithm 实例，调用 getClusters() 方法进行聚类，该方法接受两个参数：数据集和簇的数量。该方法会返回一个 ArrayList<ArrayList<Double>> 类型的结果，其中每个子列表表示一个簇，每个子列表包含该簇中的所有数据点坐标。最后，将聚类结果打印输出。

需要注意的是，K-means 算法的聚类结果与初始化时的质心的位置有关，因此多次运行该程序可能会得到不同的结果。