java中判断map集合中的list id 和 另外一个list中的id是否匹配,如果匹配则给匹配的mp集合添加变量标记
时间: 2024-02-10 14:10:39 浏览: 278
可以在匹配成功时,给匹配的Map集合添加一个变量标记。具体实现方式如下:
```java
Map<String, List<Object>> map = new HashMap<>();
List<String> idList = new ArrayList<>();
// 假设Map中的List的元素类型为Object,且id对应的key为"id"
for (List<Object> list : map.values()) {
for (Object obj : list) {
if (obj instanceof Map) {
Map<String, Object> item = (Map<String, Object>) obj;
if (idList.contains(item.get("id"))) {
// 匹配成功,给匹配的Map集合添加变量标记
item.put("matched", true);
}
}
}
}
```
上述代码中,我们在匹配成功时,给匹配的Map元素添加了一个键值对,键为"matched",值为true。这样在后续使用匹配的Map元素时,就可以根据该标记来判断该元素是否匹配。
相关问题
from collections import defaultdict n = int(input()) mp = defaultdict(list) for _ in range(n): a, b = list(map(int, input().split())) mp[a].append(b) x = n // 10 # 每个数字应该出现多少次 res = 0 for k, v in mp.items(): if len(v) <= x: continue # 出现次数小于等于应该出现的次数,不用转换 v.sort() # 换代价最小的 res += sum(v[:len(v) - x]) print(res)
这这段这段代码这段代码的这段代码的功能这段代码的功能是这段代码的功能是从这段代码的功能是从 collections这段代码的功能是从 collections 模这段代码的功能是从 collections 模块这段代码的功能是从 collections 模块中这段代码的功能是从 collections 模块中导这段代码的功能是从 collections 模块中导入这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a]这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋值这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋值给这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋值给变这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋值给变量这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋值给变量 x这段代码的功能是从 collections 模块中导入 defaultdict,然后读入一个整数n,然后创建一个名为 mp 的 defaultdict 对象。循环 n 次,每次读入两个整数 a 和 b,然后将 b 加入 mp[a] 列表中。最后将 n 除以 10 的商赋值给变量 x。
封装这段函数while True: data_str = input('请输入黏度(mp*s)与密度(kg/l),以逗号分隔:(输入exit以停止)') if data_str == 'exit': break data = np.array([list(map(float, data_str.split(',')))]) label = kmeans.predict(data)[0] center_idx = np.argmin(np.sum(np.square(centers - data), axis=1)) print('该数据所属类别为:', label, ',模糊判断到聚类中心:', center_idx) print('对应表格中的转速和时间范围为:', df.iloc[kmeans.labels_ == label, 3:5].values)
好的,这里是一个封装后的函数,它可以接收用户的输入,使用k-means算法对输入的数据进行聚类,并输出该数据所属的类别以及对应的转速和时间范围。函数的名称为`cluster_and_print`,它接收一个参数`kmeans`,表示已经训练好的k-means模型。
```python
import numpy as np
def cluster_and_print(kmeans):
"""
从用户输入中获取黏度和密度,使用k-means算法对数据进行聚类,并输出聚类结果及对应的转速和时间范围。
参数kmeans为已经训练好的k-means模型。
"""
while True:
data_str = input('请输入黏度(mp*s)与密度(kg/l),以逗号分隔:(输入exit以停止)')
if data_str == 'exit':
break
data = np.array([list(map(float, data_str.split(',')))])
label = kmeans.predict(data)[0]
center_idx = np.argmin(np.sum(np.square(kmeans.cluster_centers_ - data), axis=1))
print('该数据所属类别为:', label, ',模糊判断到聚类中心:', center_idx)
print('对应表格中的转速和时间范围为:', df.iloc[kmeans.labels_ == label, 3:5].values)
```
这个函数使用了一个无限循环,每次循环都会让用户输入一组黏度和密度数据,使用k-means算法对数据进行聚类,并输出聚类结果及对应的转速和时间范围。如果用户输入`exit`,函数会退出循环。注意,在这个函数中,我们使用了`kmeans.cluster_centers_`来获取聚类中心,而不是之前的`centers`变量。
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