优化如下代码：ArrayNode ents2 = (ArrayNode)jsonNode.get("ents"); for (JsonNode ent : ents2) { BoEnt boEnt = JsonUtil.toBean(ent, BoEnt.class); List<BoAttribute> boAttrList = boEnt.getBoAttrList(); // 计算提交的 varchar 类型字段总长 int columnType = 0; for (BoAttribute ba : boAttrList) { if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) { columnType += ba.getCharLen(); } } if (columnType > 16299){ throw new BaseException("字符串类型创建过长"); } }

可以考虑将计算提交的 varchar 类型字段总长的代码优化为以下方式：

for (BoAttribute ba : boAttrList) { 
    if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) {
        columnType  = Math.max(columnType, ba.getCharLen()); 
    }
} 
if (columnType > 16299){ 
    throw new BaseException("字符串类型创建过长"); 
}

这样可以避免重复赋值，提高效率。

相关问题

优化如下代码：ArrayNode ents2 = (ArrayNode)jsonNode.get("ents"); for (int i = 0; i < ents2.size(); i++) { List<BoAttribute> boAttrList = JsonUtil.toBean(ents2.get(i), BoEnt.class).getBoAttrList(); // 计算提交的 varchar 类型字段总长 int columnType = 0; for (BoAttribute ba : boAttrList) { if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) { columnType += ba.getCharLen(); } } if (columnType > 16299){ throw new BaseException("字符串类型创建过长"); } }

ArrayNode ents2 = (ArrayNode) jsonNode.get("ents");
for (JsonNode ent : ents2) {
BoEnt boEnt = JsonUtil.toBean(ent, BoEnt.class);
List<BoAttribute> boAttrList = boEnt.getBoAttrList();
// 计算提交的 varchar 类型字段总长
int columnType = 0;
for (BoAttribute ba : boAttrList) {
if (Column.COLUMN_TYPE_VARCHAR.equals(ba.getColumnType())) {
columnType += ba.getCharLen(); // 使用累加的方式计算 varchar 字段总长
}
}
if (columnType > 16299){
throw new BaseException("字符串类型创建过长");
}
}

优化思路：
1. 使用增强for循环替换普通循环，增强for循环更加简洁易读。
2. 使用累加的方式计算 varchar 字段总长，避免重复计算和错误计算数据。

大数据问答系统课程设计完整代码

大数据问答系统通常涉及到自然语言处理（NLP）、机器学习和数据挖掘等多个技术领域。由于设计完整的课程代码涉及的内容较多，我将提供一个简化版的大致框架作为参考，假设我们使用Python的Flask和Spacy库构建一个基于文本的简单问答系统：

首先，安装必要的库：

pip install flask spacy
python -m spacy download en_core_web_sm

然后，创建一个基本的Flask应用结构：

app.py

from flask import Flask, request, jsonify
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

@app.route('/answer', methods=['POST'])
def answer():
    data = request.get_json()
    question = data['question']
    doc = nlp(question)
    # 简单的检索，这里可以替换为复杂的问答模型
    for ent in doc.ents:
        if ent.label_ == 'PERSON':
            return {"answer": f"The person you mentioned is {ent.text}"}
    return {"answer": "Sorry, I couldn't find the answer."}

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个代码创建了一个基本的REST API，当你发送一个包含问题的JSON到`/answer`端点时，它会返回一个预设的答案（这里是基于命名实体识别的结果）。真正的大数据问答系统还需要训练一个深度学习模型，如BERT或Transformer，并集成到这个架构中。