for (int i = 0; i < list.size() - 1; i++) { for (int j = i; j < list.size(); j++) { if (list.get(i).getScore() < list.get(i).getScore()) { Student stu = list.get(i); //使用j作为索引获取对象,放到i索引位置上 list.set(i, list.get(j)); //将临时变量放到j索引位置上 list.set(j, stu);

这段代码实现了一个简单的选择排序，对一个存储学生对象的列表进行按照分数从高到低的排序。其中，使用了两个嵌套的 for 循环，第一个循环控制比较的次数，第二个循环用于比较和交换位置。如果第 i 个学生的分数小于第 j 个学生的分数，则交换这两个学生在列表中的位置，保证了分数高的学生在前面。在交换位置时，使用了一个临时变量stu来暂存第 i 个学生，便于交换。

相关问题

for (int i = 0; i < list.size(); i++) { for (int j = 0; j < list.get(i).size(); j++) { sheet.addCell(new Label(j, i + 1, list.get(i).get(j), arial12format));

这是一段 Java 代码，用于将一个二维列表 `list` 内容写入 Excel 表格中。代码使用了 jxl 库中的 `Label` 类，将列表中的元素逐个写入单元格中。其中 `i` 表示行数，`j` 表示列数，`list.get(i).get(j)` 获取二维列表中指定位置的元素值。`arial12format` 是一个格式化对象，用于设定单元格的字体、颜色等样式。最终生成的 Excel 表格就是按照二维列表的格式排列的。

// 建立用户数组 除了目标用户外 随机再抽取9个用户 String[] users = new String[10]; users[0] = this.userid; List<Users> usersList = this.usersDAO.getUsers(this.userid); System.out.println("users == > " + usersList.size()); } List<Goods> goodsList = this.goodsDAO.getAllGoods(); this.goods = new String[goodsList.size()]; for (int j = 0; j < goodsList.size(); j++) { this.goods[j] = goodsList.get(j).getGoodsid(); } // 建立二维数组 用户如果浏览了商品则标记为1未浏览则标记为0，之后计算用户之间的相似度 int[][] allUserGoodshist = new int[10][goodsList.size()]; for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < goodsList.size(); j++) { String goodsid = this.goods[j]; Hist hist = new Hist(); hist.setUsersid(users[i]); hist.setGoodsid(goodsid); List<Hist> histList = this.histDAO.getHistByCond(hist); } } for (int i = 0; i < 10; i++) { for (int j = 0; j < goodsList.size(); j++) { if (j == goodsList.size() - 1) { System.out.print(allUserGoodshist[i][j]); } else { System.out.print(allUserGoodshist[i][j] + " ,"); } } System.out.println(""); } this.targetUserCommentedGoods = new ArrayList<String>(); Hist hist = new Hist(); hist.setUsersid(this.userid); List<Hist> histList = this.histDAO.getHistByCond(hist); for (int i = 0; i < histList.size(); i++) { // 计算用户相似度，对相似度进行排序 this.calcUserSimilarity(allUserGoodshist, goodsList.size()); // 计算商品推荐度，进行排序 this.calcRecommendGoods(allUserGoodshist, goodsList.size()); // 处理并生成推荐商品列表 this.handleRecommendGoods(allUserGoodshist, goodsList.size()); String rommendId = ""; for (int i = 0; i < this.targetRecommendGoods.size(); i++) { String item = this.targetRecommendGoods.get(i); if (!commentedGoods.contains(item)) { if (i == this.targetRecommendGoods.size() - 1) { rommendId += item; } else { rommendId += item + ","; } } }

这段代码看起来是一个基于用户的推荐算法。首先，它建立了一个用户数组，并从数据库中获取了与目标用户有关联的用户列表。然后，它建立了一个二维数组，用于标记用户是否浏览过某个商品。接下来，它计算了用户之间的相似度，并对相似度进行排序。然后，它计算了商品的推荐度，并进行排序。最后，它处理并生成了推荐商品列表，将未评论过的商品添加到推荐列表中。