LambdaQueryWrapper返回lane_config_id,COUNT(*)
时间: 2023-08-24 21:51:07 浏览: 71
使用LambdaQueryWrapper,可以按照以下方式返回lane_config_id和对应的COUNT(*)值:
```java
LambdaQueryWrapper<Entity> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.select(Entity::getLaneConfigId,
SqlKeyword.COUNT.getSqlSegment() + " AS count");
queryWrapper.groupBy(Entity::getLaneConfigId);
List<Map<String, Object>> result = entityMapper.selectMaps(queryWrapper);
```
上述代码中,`Entity` 是你的实体类名,`entityMapper` 是对应的Mapper类。`selectMaps()` 方法将返回一个包含结果集的列表,每个结果都是一个`Map`对象,其中key为字段名,value为对应的值。在这里,我们将`lane_config_id`字段作为key,COUNT(*)值作为value返回。
注意,这只是一个示例,具体实现可能会根据你的业务需求和代码架构略有不同。你需要根据自己的实际情况进行适当调整。
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for (int l=0; l< lane_num; l++) { //4 vector<int> lane; for (int r=0; r< cls_num_per_lane; r++) { bool valid = false; float maxv = h0[griding_num *cls_num_per_lane*lane_num + r*lane_num + l]; for (int c=0; c< griding_num; c++) { float v = h0[c *cls_num_per_lane*lane_num + r*lane_num + l]; if (v > maxv) { valid = true; break; } } if (!valid) { continue; }
这段代码看起来像是一个嵌套循环,外层循环是针对车道数目进行的,内层循环是针对每个车道中的车辆类别数目进行的。在内层循环中,代码对每个车道的每个车辆类别进行遍历,并通过比较得到该车辆类别的最大值。然后,代码对每个车道中的每个格子进行遍历,并将每个格子的值与该车辆类别的最大值进行比较,如果格子的值大于该车辆类别的最大值,则将valid值设置为true,表示该车辆类别在该车道中存在。如果valid值为false,则跳过该车辆类别。
LANE_CHANGE_DECIDER
LANE_CHANGE_DECIDER是一个决策模块,用于自动驾驶系统中的车道变换决策。它的作用是根据当前车辆状态和周围环境信息,判断是否需要进行车道变换,并确定变换的目标车道。
以下是一个示例代码,演示了如何使用LANE_CHANGE_DECIDER进行车道变换决策[^1]:
```python
from lane_change_decider import LaneChangeDecider
# 创建LaneChangeDecider对象
lane_change_decider = LaneChangeDecider()
# 获取当前车辆状态和周围环境信息
vehicle_state = get_vehicle_state()
environment = get_environment()
# 进行车道变换决策
lane_change_decision = lane_change_decider.decide(vehicle_state, environment)
# 打印车道变换决策结果
print("Lane change decision:", lane_change_decision)
```
在上述代码中,首先创建了一个LaneChangeDecider对象。然后,通过调用`decide`方法,传入当前车辆状态和周围环境信息,得到一个车道变换决策结果。最后,将决策结果打印出来。
请注意,上述代码只是一个示例,实际使用时需要根据具体的自动驾驶系统和环境进行适当的修改和调整。