帮我用Java写一个FP-growth的算法

好的，以下是一个简单的 Java 实现 FP-growth 算法的代码：

import java.util.*;

public class FPGrowth {

    // 定义 FP-Tree 节点类
    private static class FPNode {
        int itemID;
        int count;
        FPNode parent;
        Map<Integer, FPNode> children;

        FPNode(int itemID, int count, FPNode parent) {
            this.itemID = itemID;
            this.count = count;
            this.parent = parent;
            this.children = new HashMap<>();
        }
    }

    // 定义项头表节点类
    private static class HeaderNode {
        int itemID;
        int count;
        FPNode nodeLink;

        HeaderNode(int itemID, int count) {
            this.itemID = itemID;
            this.count = count;
            this.nodeLink = null;
        }
    }

    // 构建 FP-Tree
    private static void buildFPTree(List<List<Integer>> transactions, FPNode root, Map<Integer, HeaderNode> headerTable, int minSupport) {
        // 第一次扫描数据集，统计每个项的频数
        Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();
        for (List<Integer> transaction : transactions) {
            for (int itemID : transaction) {
                freqMap.put(itemID, freqMap.getOrDefault(itemID, 0) + 1);
            }
        }

        // 删除不满足最小支持度的项
        Iterator<Map.Entry<Integer, Integer>> iterator = freqMap.entrySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Integer, Integer> entry = iterator.next();
            if (entry.getValue() < minSupport) {
                iterator.remove();
            } else {
                headerTable.put(entry.getKey(), new HeaderNode(entry.getKey(), entry.getValue()));
            }
        }

        // 第二次扫描数据集，构建 FP-Tree
        for (List<Integer> transaction : transactions) {
            List<Integer> sortedTransaction = new ArrayList<>(freqMap.keySet());
            sortedTransaction.sort((o1, o2) -> freqMap.get(o2) - freqMap.get(o1));
            FPNode currentNode = root;
            for (int itemID : sortedTransaction) {
                if (!freqMap.containsKey(itemID)) {
                    continue;
                }
                if (transaction.contains(itemID)) {
                    currentNode.children.putIfAbsent(itemID, new FPNode(itemID, 0, currentNode));
                    currentNode = currentNode.children.get(itemID);
                    currentNode.count += 1;
                    headerTable.get(itemID).nodeLink = currentNode;
                }
            }
        }
    }

    // 从 FP-Tree 中挖掘频繁项集
    private static void mineFrequentItemsets(FPNode node, HeaderNode headerNode, List<Integer> prefix, List<List<Integer>> frequentItemsets, int minSupport) {
        // 将当前节点加入 prefix 中
        List<Integer> newPrefix = new ArrayList<>(prefix);
        newPrefix.add(node.itemID);
        frequentItemsets.add(newPrefix);

        // 构建条件 FP-Tree
        List<List<Integer>> conditionalTransactions = new ArrayList<>();
        while (headerNode.nodeLink != null) {
            FPNode currentNode = headerNode.nodeLink;
            List<Integer> conditionalTransaction = new ArrayList<>();
            while (currentNode.parent != null) {
                conditionalTransaction.add(currentNode.itemID);
                currentNode = currentNode.parent;
            }
            Collections.reverse(conditionalTransaction);
            for (int i = 0; i < currentNode.count; i++) {
                conditionalTransactions.add(conditionalTransaction);
            }
            headerNode = headerNode.nodeLink;
        }
        FPNode conditionalRoot = new FPNode(-1, 0, null);
        Map<Integer, HeaderNode> conditionalHeaderTable = new HashMap<>();
        buildFPTree(conditionalTransactions, conditionalRoot, conditionalHeaderTable, minSupport);

        // 递归挖掘条件 FP-Tree
        for (Map.Entry<Integer, HeaderNode> entry : conditionalHeaderTable.entrySet()) {
            mineFrequentItemsets(conditionalHeaderTable.get(entry.getKey()).nodeLink, entry.getValue(), newPrefix, frequentItemsets, minSupport);
        }
    }

    public static List<List<Integer>> findFrequentItemsets(List<List<Integer>> transactions, int minSupport) {
        FPNode root = new FPNode(-1, 0, null);
        Map<Integer, HeaderNode> headerTable = new HashMap<>();
        buildFPTree(transactions, root, headerTable, minSupport);

        List<List<Integer>> frequentItemsets = new ArrayList<>();
        mineFrequentItemsets(root, new HeaderNode(-1, 0), new ArrayList<>(), frequentItemsets, minSupport);
        return frequentItemsets;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<List<Integer>> transactions = new ArrayList<>();
        transactions.add(Arrays.asList(1, 2, 5));
        transactions.add(Arrays.asList(2, 4));
        transactions.add(Arrays.asList(2, 3));
        transactions.add(Arrays.asList(1, 2, 4));
        transactions.add(Arrays.asList(1, 3));
        transactions.add(Arrays.asList(2, 3));
        transactions.add(Arrays.asList(1, 3));
        transactions.add(Arrays.asList(1, 2, 3, 5));
        transactions.add(Arrays.asList(1, 2, 3));
        transactions.add(Arrays.asList(1, 2, 4, 5));

        List<List<Integer>> frequentItemsets = findFrequentItemsets(transactions, 2);
        for (List<Integer> itemset : frequentItemsets) {
            System.out.println(itemset);
        }
    }
}

在 `main` 函数中，我们定义了一个简单的数据集，然后调用 `findFrequentItemsets` 函数来查找频繁项集。函数的参数包括数据集和最小支持度，返回值是一个包含所有频繁项集的列表。

在 `findFrequentItemsets` 函数中，我们首先调用 `buildFPTree` 函数构建 FP-Tree，然后调用 `mineFrequentItemsets` 函数从 FP-Tree 中挖掘频繁项集。

在 `buildFPTree` 函数中，我们首先统计每个项的频数，然后删除不满足最小支持度的项。接着第二次扫描数据集，按照频数从大到小的顺序构建 FP-Tree。

在 `mineFrequentItemsets` 函数中，我们首先将当前节点加入 prefix 中，然后构建条件 FP-Tree，并递归挖掘条件 FP-Tree。

这个实现不是很完整，还有很多细节需要处理，但是可以作为一个参考，帮助你理解 FP-growth 算法的实现。