解释这段代码 Object[][] valueArray = new Object[4][2]; for (int i = 0; i < valueArray.length; i++) { ActivityDiscountDTO discountDTO = discountDTOList.get(i); valueArray[i][0] = 0; if (CompanyDiscountTypeEnum.SERVICE_DISCOUNT.code.equals(discountType)) { valueArray[i][1] = new BigDecimal(discountDTO.getDiscountValue().doubleValue() / 100).setScale(2, RoundingMode.HALF_UP).toString(); } else { valueArray[i][1] = discountDTO.getDiscountValue().toString(); } }

时间: 2024-01-06 16:03:26 浏览: 28
这段代码定义了一个二维数组`valueArray`,它有4行和2列。然后通过循环遍历`valueArray`数组的每一行,从一个`discountDTOList`列表中获取一个`ActivityDiscountDTO`对象,将0赋值给该行的第一列,再根据条件判断给该行的第二列赋值。 具体来说,如果`discountType`是`CompanyDiscountTypeEnum.SERVICE_DISCOUNT`,那么将`discountDTO`对象的`discountValue`属性值除以100,并使用`setScale`方法设置小数点后保留2位并四舍五入,最后将结果转成字符串赋值给该行的第二列。如果`discountType`不是`CompanyDiscountTypeEnum.SERVICE_DISCOUNT`,那么直接将`discountDTO`对象的`discountValue`属性值转成字符串赋值给该行的第二列。 这段代码的作用是将多个`ActivityDiscountDTO`对象中的一些属性值存储到一个二维数组中,方便后续操作。
相关问题

for (int i=0; i<dataArray.count(); i++) { T_departmentInfo departmentInfo; departmentInfo.label.clear();// = dataArray.at(i).toObject().value("label").toString();; departmentInfo.departmentId = dataArray.at(i).toObject().value("departmentId").toString(); departmentInfo.departmentName = dataArray.at(i).toObject().value("departmentName").toString(); departmentInfo.departmentType = dataArray.at(i).toObject().value("departmentType").toInt();; //部门类型 0普通 1独立 departmentInfo.parentId.clear();// = dataArray.at(i).toObject().value("parentId").toString(); departmentInfo.phone.clear();// = dataArray.at(i).toObject().value("phone").toString(); departmentInfo.userId.clear();// = dataArray.at(i).toObject().value("userId").toString(); //空为部门,非空为员工 departmentInfo.userName.clear();// = dataArray.at(i).toObject().value("userName").toString(); departmentInfo.picture.clear();// = dataArray.at(i).toObject().value("picture").toString(); QStandardItem* item = new QStandardItem(departmentPersonModel->rowCount()); departmentPersonModel->appendRow(item); QModelIndex index = departmentPersonModel->indexFromItem(item); PersonItem *personItem = new PersonItem(ui->listView_department_person); personItem->setDepartmentInfo(departmentInfo); ui->listView_department_person->setIndexWidget(index, personItem);

对于这段代码,我们可以进行如下几个方面的优化: 1. 减少重复调用 在这段代码中,dataArray.at(i).toObject() 出现了多次,这样会增加不必要的计算。我们可以将其提取出来,赋值给一个对象,然后多次使用这个对象,从而减少计算量。 2. 优化数据类型 在这段代码中,对于一些字符串类型的变量,如parentId、phone、userId、userName、picture等,都是用clear()方法赋空值,这种方式比较耗费资源。我们可以将这些变量改为QString类型,并且在定义时就赋值为空字符串"",这样就不需要调用clear()方法了。 3. 减少创建对象 在这段代码中,每次循环都会创建一个QStandardItem和一个PersonItem对象,这样会占用大量的内存资源。我们可以将这些对象的创建放到循环外面,并且使用一个指针数组保存这些对象的指针,在循环中重复利用这些对象,从而减少内存的占用。 下面是优化后的代码: ```c++ QJsonObject obj; for (int i = 0; i < dataArray.count(); i++) { obj = dataArray.at(i).toObject(); T_departmentInfo departmentInfo; departmentInfo.departmentId = obj.value("departmentId").toString(); departmentInfo.departmentName = obj.value("departmentName").toString(); departmentInfo.departmentType = obj.value("departmentType").toInt(); //部门类型 0普通 1独立 departmentInfo.parentId = obj.value("parentId").toString(); departmentInfo.phone = obj.value("phone").toString(); departmentInfo.userId = obj.value("userId").toString(); //空为部门,非空为员工 departmentInfo.userName = obj.value("userName").toString(); departmentInfo.picture = obj.value("picture").toString(); PersonItem *personItem = nullptr; QStandardItem *item = nullptr; if (i < itemArray.size()) { item = itemArray.at(i); personItem = static_cast<PersonItem *>(ui->listView_department_person->indexWidget(departmentPersonModel->indexFromItem(item))); } else { item = new QStandardItem(departmentPersonModel->rowCount()); departmentPersonModel->appendRow(item); personItem = new PersonItem(ui->listView_department_person); itemArray.append(item); widgetArray.append(personItem); } item->setData(departmentInfo.departmentId, Qt::UserRole); personItem->setDepartmentInfo(departmentInfo); ui->listView_department_person->setIndexWidget(departmentPersonModel->indexFromItem(item), personItem); } ```

{ switch ( type_ ) { case nullValue: case intValue: case uintValue: case realValue: case booleanValue: value_ = other.value_; break; case stringValue: if ( other.value_.string_ ) { value_.string_ = valueAllocator()->duplicateStringValue( other.value_.string_ ); allocated_ = true; } else value_.string_ = 0; break; #ifndef JSON_VALUE_USE_INTERNAL_MAP case arrayValue: case objectValue: value_.map_ = new ObjectValues( *other.value_.map_ ); break; #else case arrayValue: value_.array_ = arrayAllocator()->newArrayCopy( *other.value_.array_ ); break; case objectValue: value_.map_ = mapAllocator()->newMapCopy( *other.value_.map_ ); break; #endif default: JSON_ASSERT_UNREACHABLE; } if ( other.comments_ ) { comments_ = new CommentInfo[numberOfCommentPlacement]; for ( int comment =0; comment < numberOfCommentPlacement; ++comment ) { const CommentInfo &otherComment = other.comments_[comment]; if ( otherComment.comment_ ) comments_[comment].setComment( otherComment.comment_ ); } } }

这段代码是一个 switch 语句,根据变量 type_ 的值来进行不同的操作。针对 nullValue、intValue、uintValue、realValue、booleanValue 这五个情况,代码会将 other 的值赋给 value_,然后跳出 switch 语句。对于 stringValue 的情况,代码会检查 other.value_.string_ 是否存在,如果存在,则利用 valueAllocator() 分配内存并复制 other 的字符串到新的内存中,并将其赋给 value_.string_,同时将标志变量 allocated_ 置为 true。如果 other.value_.string_ 不存在,则将 value_.string_ 赋为 0。然后跳出 switch 语句。

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改进代码:import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的(K,V)中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]") //2.创建SparkContext对象 val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) //3.设置日志级别 sc.setLogLevel("WARN") //4.创建StreamingContext,两个参数:1.SparkContext对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) //5.配置检查点目录,使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //6.连接socket服务,需要socket的地址,端口号,存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //7.按空格切分每一行,并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //8.调用UpdateStateByKey操作,统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //9.打印输出结果 result.print() //10.开启流式计算 ssc.start() //11.用于保持程序一直运行,除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } }

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