将这句话中的t_table as( SELECT id,create_date FROM dwd_fact_cms_info ) 使用正则匹配出来

时间: 2024-06-05 08:10:12 浏览: 102
PDF

使用正则表达式匹配tsql注释语句

正则表达式：`t_table\s+as\s*\(\s*SELECT\s+id\s*,\s*create_date\s*FROM\s+dwd_fact_cms_info\s*\)` 解释： - `t_table`：匹配 t_table 字符串。 - `\s+`：匹配一个或多个空白字符，包括空格、制表符、换行符等。 - `as`：匹配 as 字符串。 - `\s*`：匹配零个或多个空白字符。 - `\(\s*SELECT\s+id\s*,\s*create_date\s*FROM\s+dwd_fact_cms_info\s*\)`：匹配包含 id 和 create_date 列的从 dwd_fact_cms_info 表中选择的子查询，并且子查询使用圆括号括起来。 注意：在使用正则表达式时，需要考虑目标字符串中可能存在的空白字符、大小写等问题。
阅读全文

相关推荐

pdf

JS:一个匹配日期的正则

(1[0-2]|0?[1-9])[-./](0?[1-9]|[12][0-9]|3[01])[-./](\d\d\d\d)  $1 匹配 10,11,12,01,02,03,04,05,06,07,08,09 也是匹配 月份  $2 匹配 01,02…09,10,11….29,30,31 也就是匹配 日期  $3 匹配 0000,0001….9999 也就是匹配 年份  加上 中间的字符集合  以下都会匹配  10/10/1999  10-10-1999  10.10.1999 您可能感兴趣的文章:JavaScript利用正则表达式去除日期中的“
ppt

数据库正则表达式匹配查询

正则表达式的介绍应用方式，各类正则表达式详解，数据库用正则表达式能更快捷的查询。

解读 sql select t_main.company_name, column_entity3_tag4985 from ( select cast(company_name as string) as company_name from dw_cg_profile.app_cust_company_base_info_profile_df where (date = '${date}') ) t_main join ( select company_name, column_entity3_tag4985 from ( select company_name, account_id, column_entity3_tag4985, row_number() over( partition by company_name order by row_num ) as rank_num from ( select t1.account_id as account_id, company_name, tag4600 as column_entity3_tag4985, case when tag4600 = 10 then 1 else 2 end as row_num from ( select cast(account_id as bigint) as account_id, l7d_video_play_cnt_5s as tag4600 from dw_cg_profile.app_xingyao_account_profile_for_push_df where (date = '${date}') ) t1 join ( select cast(account_id as bigint) as account_id, cast(company_name as string) as company_name from dw_cg_profile.dwd_xingyao_account_company_name_ref_df

该SQL语句通过两个子...最后，SELECT语句选择t_main.company_name和column_entity3_tag4985这两个列，其中t_main表示第一个子查询中的公司名称，而column_entity3_tag4985表示第二个子查询中的列实体3标记4985的值。

请优化这段代码select * from ( select order_bill_id , counterfoil_no , counterfoil_amt , acceptor , company_id , cert_no , company_name , rate , expiry_date , transaction_amt , create_date , update_date , partner_id , partner_name , order_status_code , order_status_msg , transaction_date , tenant_id , platform_id , channel_id , share_profit , settle , row_number()over(partition by order_bill_id order by update_date desc )rn from (select * from dwd_mec_adds_order_bill_inc where dt='2023-06-07' union all select * from dwd_mec_adds_order_bill_inc where dt='2023-06-06')t )r where rn=1

这段代码可以进行如下优化： 1. 使用UNION ALL的语句... FROM dwd_mec_adds_order_bill_inc WHERE dt IN ('2023-06-06', '2023-06-07') ) t WHERE rn = 1; 这样可以使代码更加简洁，同时也可以提高查询效率。

create table dwd_dim_org as select org_id,org_name,parent_org_id,org_level,org_id org_ids,org_name org_names,'' level4_id,'' level4_name from crm_cfguse.organization b where org_level = '3';如何设置空列

如果想要在创建 dwd_dim_org 表时添加空列，可以在 SELECT 子句中使用 NULL 或空字符串来表示空列。例如，要在 dwd_dim_org 表中添加一个名为 level5_id 的空列，可以将查询语句修改为： CREATE ...

优化这段SQL：SELECT CONCAT( HOUR ( mail_send_time ) DIV 1 * 1, ':00-', HOUR ( mail_send_time ) DIV 1 * 1, ':59' ) AS timeInterval, IFNULL( COUNT( * ), 0 ) AS total, IFNULL( SUM( contact_account_type in (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '01') ), 0 ) AS wxTotal, IFNULL( SUM( contact_account_type IN (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '02') ), 0 ) AS qqTotal, IFNULL( SUM( local_action = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '05') AND contact_account_type = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '01') ), 0 ) AS wxSend, IFNULL( SUM( local_action = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '06') AND contact_account_type = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '01')), 0 ) AS wxReceive , IFNULL( SUM( local_action = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '05') AND contact_account_type = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '02')), 0 ) AS qqSend, IFNULL( SUM( local_action = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '06') AND contact_account_type = (SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '02')), 0 ) AS qqReceive FROM dwd_t_friend_talk, dwd_t_code_value WHERE person_no = '653129200105072624' AND contact_account_type IN ( '微信', 'QQ' ) AND friend_account <> '' AND contact_account_type <> '' AND mail_send_time IS NOT NULL AND mail_send_time <> '' GROUP BY HOUR ( mail_send_time ) DIV 1

1. 将子查询转化为 JOIN 操作：将子查询(SELECT code_description FROM dwd_t_code_value WHERE code_value = '01') 转化为 JOIN dwd_t_code_value on dwd_t_code_value.code_value = '01'，避免子查询的重复执行。...

insert overwrite table discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc partition(dt = '2023-06-06') select t1.order_bill_id, t1.counterfoil_no, t1.acceptor, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.expiry_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t2.company_id, t1.cert_no, t1.company_name, t1.third_order_id, t1.counterfoil_amt/10000, t1.transaction_amt/10000, t1.rate, '3bp' as service_tariffing, ((DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days)* 0.0003 *(counterfoil_amt))/ 360 as service_fee, 360 as total_days, DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days as modulation_date, t3.channel_type, t3.bank_name, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.transaction_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t1.order_status_code, t1.order_status_msg, t4.fee_amt, t4.status, t1.tenant_id, t5.revenue, to_utc_timestamp(cast(t1.create_date as bigint) ,'GMT-8'), to_utc_timestamp(cast(t1.update_date as bigint) ,'GMT-8') from (select * from discountdw.ods_adds_order_bill_inc where dt ='2023-06-06' and channel_id=101110004 )t1 left join (select * from mecdw.ods_company_full where platform_id='sdpjw')t2 on t1.cert_no=t2.cert_no and t1.tenant_id=t2.tenant_id left join discountdw.dim_adds_product_full t3 on t1.partner_id=t3.partner_id and t1.product_id=t3.product_id left join (select * from mecdw.dwd_sc_fee_record_full where dt='2023-06-06' and biz_type=2 ) t4 on t1.order_bill_id=t4.third_id left join (select * from discountdw.ods_sd_order_ext_inc where dt='2023-06-06') t5 on t1.order_bill_id=t5.order_bill_id left join sdpjwdw.dim_holiday_info_full t6 on date_format(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd') = t6.civic_holiday ;

INSERT OVERWRITE TABLE discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc PARTITION(dt = '2023-06-06') SELECT o.order_bill_id, o.counterfoil_no, o.acceptor, o.expiry_date, c.company_id, o.cert_no, o.company...

SELECT * FROM T_DWD_FACT_BENEFIT_PRODUCT_PLAN WHERE DATE=TO_DATE('20241001');日期在减少1天

这个SQL查询语句是用来从名为"T_DWD_FACT_BENEFIT_PRODUCT_PLAN"的数据表中获取所有列（通过*通配符），条件是在日期字段上等于指定的日期 '2024年10月1日'。但是，如果你想要减少一天，你需要在日期处理部分做出...

with tmp_order as ( select user_id, order_stats_struct.sku_id sku_id, order_stats_struct.order_count order_count from dws_user_action_daycount lateral view explode(order_detail_stats) tmp as order_stats_struct where date_format(dt,'yyyy-MM')=date_format('2021-08-16','yyyy-MM') ), tmp_sku as ( select id, tm_id, category1_id, category1_name from dwd_dim_sku_info where dt='2021-08-16' ) insert into table ads_sale_tm_category1_stat_mn select tm_id, category1_id, category1_name, sum(if(order_count>=1,1,0)) buycount, sum(if(order_count>=2,1,0)) buyTwiceLast, sum(if(order_count>=2,1,0))/sum( if(order_count>=1,1,0)) buyTwiceLastRatio, sum(if(order_count>=3,1,0)) buy3timeLast , sum(if(order_count>=3,1,0))/sum( if(order_count>=1,1,0)) buy3timeLastRatio , date_format('2021-08-16' ,'yyyy-MM') stat_mn, '2021-08-16' stat_date from ( select tmp_order.user_id, tmp_sku.category1_id, tmp_sku.category1_name, tmp_sku.tm_id, sum(order_count) order_count from tmp_order join tmp_sku on tmp_order.sku_id=tmp_sku.id group by tmp_order.user_id,tmp_sku.category1_id,tmp_sku.category1_name,tmp_sku.tm_id )tmp group by tm_id, category1_id, category1_name

然后，使用子查询 "tmp_sku" 从表 "dwd_dim_sku_info" 中选择特定日期（'2021-08-16'）的SKU信息。接下来，将两个子查询的结果进行连接，并按照用户、分类ID、分类名称和品牌ID进行分组。最后，根据分组结果计算购买...

用idea用spark将ods库中order_info表昨天的分区（子任务一生成的etl_date字段的值）数据抽取到dwd库中fact_order_info的分区表中（不需要设置mysql的分区，以etl_date值当作分区即可）。字段etl_date的值取create_time的值并将格式转换为yyyyMMdd，类型为String，。同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”，dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换

最后，我们使用 Spark SQL 的 withColumn 方法对字段进行类型转换，并使用 partitionBy 方法将数据按照 etl_date 字段分区，最终将处理好的数据写入到 dwd 库中的 fact_order_info 表中。 需要注意的是，...

create table dm_finrisk.dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df as这是上面建表语法

这个 SQL 语句的语法是正确的，它的作用是在 dm_finrisk 数据库中创建一个名为 dwd_blaze_event_12012_cash_credit_df 的表。但是，这个 SQL 语句还需要一个 SELECT 子句来指定数据源并填充表中的数据。例如，...

优化这段sql:SELECT msisdn, relationship_account AS relationshipAccount, '' AS relationshipName, IFNULL(SUM( dual_time ), 0) AS totalTime, IFNULL(COUNT(1), 0) AS totalCall, IFNULL(SUM(local_action = (SELECT status_description FROM dwd_t_code_value WHERE storage_status = '07')), 0) AS active, IFNULL(SUM(local_action = (SELECT status_description FROM dwd_t_code_value WHERE storage_status = '08')), 0) AS passive, IFNULL(SUM(call_status = (SELECT status_description FROM dwd_t_code_value WHERE storage_status = '09')), 0) AS success, IFNULL(SUM(call_status = (SELECT status_description FROM dwd_t_code_value WHERE storage_status = '10')), 0) AS fail, FROM_UNIXTIME(MIN(UNIX_TIMESTAMP(start_time))) AS onceCallTime, FROM_UNIXTIME(MAX(UNIX_TIMESTAMP(start_time))) AS endCallTime FROM dwd_t_call_record WHERE person_no = '653129200105072624' GROUP BY relationship_account ORDER BY start_time ASC

IFNULL(SUM(local_action = (SELECT status_description FROM dwd_t_code_value WHERE storage_status = '07')), 0) AS active 改为： IFNULL(SUM(local_action IN (SELECT status_description ...

抽取 ods 库中表 table1 最新分区数据，并结合 dim_table1 最新分区现有的 数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_table1 的分区表，分区字段为 etl_date 且值与 ods 库的相对应表该值相等，并添加 dwd_insert_user、 dwd_insert_time 、 dwd_modify_user 、 dwd_modify_time 四 列 , 其 中 dwd_insert_user、dwd_modify_user 均填写“user1”。

然后通过 JOIN 操作将 tmp_table1 和 dwd 库中 dim_table1 的分区表合并，仅保留最新分区的数据（即 etl_date 最大的数据），并添加 dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time 四列，...

将这两张表 连成一张表 “SELECT SUM(CASE WHEN status_stage = 4 THEN 1 ELSE 0 END) AS status_stage_4_count ,COUNT(*) AS total_count FROM smart_dw.smart_dw_metric_v2_dwd_workitem_73285 WHERE stamp='Req' ”"SELECT id,creator_workno,creator_current_dept_name,stamp,status_stage,project_id,project_name,commit_date,gmt_closed FROM smart_dw.smart_dw_metric_v2_dwd_workitem_73285 WHERE stamp='Req'"

第二条 SELECT 语句也从 smart_dw.smart_dw_metric_v2_dwd_workitem_73285 表中选择多个字段：id、creator_workno、creator_current_dept_name、stamp、status_stage、project_id、project_name、commit_date 和 gmt...

抽取 ods 库中表 table3 最新分区的数据，并结合 dim_table3 最新分区现有 的数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_table3 的分区表，分区字段为 etl_date 且值与 ods 库的相对应表该值相等，并添加 dwd_insert_user、 dwd_insert_time 、 dwd_modify_user 、 dwd_modify_time 四 列 , 其 中 dwd_insert_user、dwd_modify_user 均填写“user1”。若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间， 并进行数据类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改，则 dwd_insert_time 时间不变，dwd_modify_time 存当前操作时间，其余列存 最新的值。

SELECT ... 语句将这两个视图中的数据合并到 dwd 库中 dim_table3 的分区表中。合并的过程中，我们使用 COALESCE 函数来进行数据合并，保证结果中每个字段的值都是最新的，且不会出现空值。同时，我们添加了 ...

帮我优化下这个sql ： SELECT t4.vin, t3.msg_id AS trip_id, t3.trip_start_time, t4.switch_value AS has_trip FROM ( SELECT * FROM dds.dwd_driving_calendar t1 WHERE t1.vin = 'LSJA24396MS179029' AND 1681745400001 > t1.trip_start_time AND 1681745400001 < t1.trip_end_time ) t3 LEFT JOIN ( SELECT * FROM dds.vehicle_journey_switch_history t2 WHERE t2.vin IN ( 'LSJA24396MS179029' ) ) t4 ON t3.vin = t4.vin AND t4.switch_key = 'vehicle_journey_data' AND '2023-04-17 23:30:00' > t4.create_time AND '2023-04-17 23:30:00' < t4.update_time

在子查询中不要使用SELECT *，而是明确指定需要查询的列，可以减少不必要的数据读取和传输，提高查询效率。例如： SELECT vin, msg_id AS trip_id, trip_start_time FROM dds.dwd_driving_calendar WHERE vin ...

CREATE TABLE TEST_ZHANG_0518_1 AS SELECT A.CAMP_ID, SUM(A.income_year) AS income_year, -- 年累出账收入 SUM(A.INCOME_END) AS INCOME_END, -- 去年12月出账月收入 -- 拍照移网用户出账 SUM(CASE WHEN A.PRODUCT_FLAG IN ('1','2','3') AND A.ACCT_TAG_END='1' AND A.ACCT_TAG='1' THEN 1 ELSE 0 END) AS PZ_YW_ACT_NEW, SUM(CASE WHEN A.PRODUCT_FLAG IN ('1','2','3') AND A.ACCT_TAG_END='1' THEN 1 ELSE 0 END) AS PZ_YW_ACT_OLD, -- 拍照宽带用户在网 SUM(CASE WHEN A.PRODUCT_FLAG IN ('4') AND A.ON_TAG_END='1' AND A.ON_TAG='1' THEN 1 ELSE 0 END) AS PZ_KD_ONS_NEW, SUM(CASE WHEN A.PRODUCT_FLAG IN ('4') AND A.ON_TAG_END='1' THEN 1 ELSE 0 END) AS PZ_KD_ONS_OLD FROM DWD_M_PRO_YF_USER_FS A WHERE A.DEAL_MON='202305' AND NVL(A.ON_TAG_END,'0')<>'-1' -- 拍照用户 GROUP BY A.CAMP_ID;

这是一个创建表的SQL语句，表名为TEST_ZHANG_0518_1，该表从DWD_M_PRO_YF_USER_FS表中选取特定月份（202305）的数据，并按照CAMP_ID字段进行分组。在分组后的结果中，对income_year字段进行求和，得到年累出账收入；...

SELECT student_id,count(status) FROM dwd_ms_student_attendance_info where status = 100 group by student_id分组相加

这是一条 SQL 查询语句，它的作用是从表 dwd_ms_student_attendance_info 中选择学生ID和状态值为100的出勤记录数量，并按照学生ID分组相加。 具体的 SQL 语句如下所示： SELECT student_id, COUNT(status) ...

编写 Scala 工程代码，将 ods 库中表 table1、table2、table3、table4、 table5、table6、table7、table8、table9、table10、table11 抽取到 Hive 的 dwd 库中对应表中。表中有涉及到 timestamp 类型的，均要求按照 yyyy-MM-dd HH:mm:ss，不记录毫秒数，若原数据中只有年月日，则在时分秒的位置添加 00:00:00，添加之后使其符合 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 1、 抽取 ods 库中表 table1 最新分区数据，并结合 dim_table1 最新分区现有的 数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_table1 的分区表，分区字段为 etl_date 且值与 ods 库的相对应表该值相等，并添加 dwd_insert_user、 dwd_insert_time 、 dwd_modify_user 、 dwd_modify_time 四 列 , 其 中 dwd_insert_user、dwd_modify_user 均填写“user1”。若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间， 并进行数据类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改，则 dwd_insert_time 时间不变，dwd_modify_time 存当前操作时间，其余列存 最新的值

val dimTable1Latest = spark.table(s"dwd.$dimTable1").where("etl_date = (select max(etl_date) from dwd.dim_table1)") // 遍历 odsTables，分别抽取数据到对应的 dwd 表中 odsTables.foreach(table => { ...

最新推荐

recommend-type

C#ASP.NET网络进销存管理系统源码数据库 SQL2008源码类型 WebForm

ASP.NET网络进销存管理系统源码 内含一些新技术的使用，使用的是VS .NET 2008平台采用标准的三层架构设计，采用流行的AJAX技术 使操作更加流畅，统计报表使用FLASH插件美观大方专业。适合二次开发类似项目使用，可以节省您 开发项目周期，源码统计报表部分需要自己将正常功能注释掉的源码手工取消掉注释。这是我在调试程 序时留下的。也是上传源码前的疏忽。 您下载后可以用VS2008直接打开将注释取消掉即可正常使用。 技术特点：1、采用目前最流行的.net技术实现。2、采用B/S架构，三层无限量客户端。 3、配合SQLServer2005数据库支持 4、可实现跨越地域和城市间的系统应用。 5、二级审批机制，简单快速准确。 6、销售功能手写AJAX无刷新，快速稳定。 7、统计报表采用Flash插件美观大方。8、模板式开发，能够快速进行二次开发。权限、程序页面、 基础资料部分通过后台数据库直接维护，可单独拿出继续开发其他系统 9、数据字典，模块架构图，登录页面和主页的logo图片 分别放在DOC PSD 文件夹中
recommend-type

(源码)基于ZooKeeper的分布式服务管理系统.zip

# 基于ZooKeeper的分布式服务管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ZooKeeper的分布式服务管理系统，旨在通过ZooKeeper的协调服务功能，实现分布式环境下的服务注册、发现、配置管理以及分布式锁等功能。项目涵盖了从ZooKeeper的基本操作到实际应用场景的实现，如分布式锁、商品秒杀等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 服务注册与发现通过ZooKeeper实现服务的动态注册与发现，支持服务的动态上下线。 2. 分布式锁利用ZooKeeper的临时顺序节点特性，实现高效的分布式锁机制，避免传统锁机制中的“羊群效应”。 3. 统一配置管理通过ZooKeeper集中管理分布式系统的配置信息，实现配置的动态更新和实时同步。 4. 商品秒杀系统结合分布式锁和ZooKeeper的监听机制，实现高并发的商品秒杀功能，确保库存的一致性和操作的原子性。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备
recommend-type

23python3项目.zip

23python3项目
recommend-type

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
recommend-type

在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
recommend-type

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分