sum = Long.parseLong(a) + sum;

这段代码的作用是将字符串 a 转换成 long 类型，并加上 sum 的值，最终结果赋值给 sum 变量。

具体解释如下：

1. Long.parseLong(a)：将字符串 a 转换成 long 类型。如果字符串 a 不是合法的 long 类型表示，该方法会抛出 NumberFormatException 异常。

2. sum + Long.parseLong(a)：将 sum 和 a 转换成的 long 值相加。

3. sum = sum + Long.parseLong(a)：将相加后的结果赋值给 sum 变量。

这段代码的作用通常是将多个字符串表示的数字相加，例如：

String a = "123";
String b = "456";
String c = "789";
long sum = 0;
sum = Long.parseLong(a) + sum;
sum = Long.parseLong(b) + sum;
sum = Long.parseLong(c) + sum;
System.out.println(sum); // 输出结果为 1368

以上代码将字符串 "123"、"456"、"789" 转换成 long 类型，并相加得到结果 1368。

相关问题

解释以下代码 public class Main { public static void main(String[] args) { long start=1; String s="202320232023"; long end= Long.parseLong(s); long sum=0; long cj=1; while (start<=end){ cj*=start; cj%=1000000000; sum+=cj; sum%=1000000000; start++; if (start>40) System.out.println(sum); } System.out.println(sum); } }

这段代码是一个 Java 程序，它计算了一个从1到给定字符串所表示的数字的阶乘之和。

首先，在 `main` 方法中定义了一些变量：`start` 初始化为 1，`s` 初始化为 "202320232023"（一个表示数字的字符串），`end` 使用 `Long.parseLong()` 方法将字符串转换为长整型数。

然后，定义了两个长整型变量 `sum` 和 `cj`，它们分别用于保存阶乘之和和当前阶乘的结果。

接下来，使用一个循环来计算阶乘之和。循环条件是 `start` 小于或等于 `end`。在每次循环中，将 `cj` 乘以 `start`，并对结果取模 `1000000000`，然后将结果加到 `sum` 上，并再次对 `sum` 取模 `1000000000`。最后，将 `start` 增加1。

当 `start` 大于40时，程序会打印出当前的阶乘之和。

最后，在循环结束后，程序会打印出最终的阶乘之和。

请注意，由于计算的结果可能非常大，所以对结果进行模运算以避免溢出。同时，由于题目要求只打印当 `start` 大于40时的结果，所以在循环内部有一个判断语句来实现这个要求。

java编写话费统计的MR程序，计算各个网站中，下行流量最大的，以及每个网站的平均流量。文件格式为key + "\t" + data[0] + "\t" + data[1] + "\t" + data[2] + "\t" + data[3]

好的，这是一个典型的MapReduce程序，我们需要编写两个类：一个Mapper类和一个Reducer类。下面是代码示例：

Mapper类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class TrafficMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    @Override
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String[] data = value.toString().split("\t");
        String website = data[0];
        long downFlow = Long.parseLong(data[1]);
        context.write(new Text(website), new Text(downFlow + "\t1"));
    }
}

Reducer类：

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class TrafficReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    @Override
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        long sum = 0;
        int count = 0;
        long maxFlow = 0;
        for (Text value : values) {
            String[] data = value.toString().split("\t");
            long downFlow = Long.parseLong(data[0]);
            int num = Integer.parseInt(data[1]);
            sum += downFlow;
            count += num;
            maxFlow = Math.max(maxFlow, downFlow);
        }
        double avgFlow = (double) sum / count;
        context.write(key, new Text(maxFlow + "\t" + avgFlow));
    }
}

在这个程序中，Mapper类将每个网站的下行流量和记录数作为value，Reducer类将这些value累加并计算每个网站的平均流量和最大流量。

需要注意的是，我们需要在编译和运行程序时指定输入和输出文件的路径，以及使用的Mapper和Reducer类。