java中我有一个list集合list集合中有多个map集合map集合中有一个key名为REMAIN_TIME现在我要根据他从小到大排序
时间: 2024-02-26 13:57:29 浏览: 22
可以使用Java 8提供的Lambda表达式和Comparator来实现对List中的Map按照REMAIN_TIME排序的功能,示例代码如下:
```java
// 假设已经有一个名为list的List<Map<String, Object>>集合对象
Collections.sort(list, Comparator.comparingInt(o -> (int) ((Map) o).get("REMAIN_TIME")));
```
上面的代码中,使用了Java 8中的Comparator.comparingInt()方法,根据Map中的REMAIN_TIME字段进行排序。其中,`(int) ((Map) o).get("REMAIN_TIME")`表示获取Map中REMAIN_TIME字段的值并转换为整型。排序后的结果保存在原List集合中。
相关问题
java在一个数组中求等于一个数的组合
您好,求解一个数组中等于一个数的组合可以使用回溯法(backtracking)来实现。以下是一个Java代码示例:
```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CombinationSum {
public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
Arrays.sort(candidates); // 先对数组进行排序
backtrack(res, new ArrayList<>(), candidates, target, 0);
return res;
}
private void backtrack(List<List<Integer>> res, List<Integer> temp, int[] candidates, int remain, int start) {
if (remain < 0) { // 如果余数小于0,说明这个组合不合法,直接返回
return;
} else if (remain == 0) { // 如果余数等于0,说明这个组合是合法的,加入结果列表
res.add(new ArrayList<>(temp));
} else {
for (int i = start; i < candidates.length; i++) {
temp.add(candidates[i]); // 加入当前数
backtrack(res, temp, candidates, remain - candidates[i], i); // 递归调用
temp.remove(temp.size() - 1); // 移除当前数,回溯到上一个状态
}
}
}
}
```
其中 `candidates` 是给定的数组,`target` 是目标数,`res` 是结果列表,`temp` 是临时列表,`start` 是起始下标,`remain` 是目标数与已选数的差。在每一次递归调用中,我们扫描从 `start` 开始的数组元素,如果当前元素小于等于 `remain`,则将其加入临时列表中,然后继续递归调用,直到余数为0或负数为止。如果余数为0,说明找到了一个符合要求的组合,将其加入结果列表中。如果余数小于0,说明当前组合不合法,直接返回。在递归调用结束后,需要将最后加入的元素从临时列表中移除,回溯到上一个状态,继续扫描下一个元素。
请帮我写一个聚类(angens )算法实例,要求有案例描述跟源码
好的,以下是一个使用Agnes聚类算法的示例代码和案例描述:
案例描述:
假设我们有一个数据集,其中包含5个数据点,每个数据点有两个特征:x和y。我们的目标是将这些数据点聚类成两个簇。我们将使用Agnes聚类算法来实现这个目标。
源码实现:
```python
import numpy as np
class AgnesCluster:
def __init__(self, k=2, linkage='single'):
self.k = k
self.linkage = linkage
def fit(self, X):
# Initialize clusters
clusters = []
for i in range(X.shape[0]):
clusters.append([i])
# Compute pairwise distances between clusters
distances = np.zeros((X.shape[0], X.shape[0]))
for i in range(X.shape[0]):
for j in range(i+1, X.shape[0]):
distances[i,j] = np.linalg.norm(X[i]-X[j])
distances[j,i] = distances[i,j]
# Merge clusters until k clusters remain
while len(clusters) > self.k:
# Find closest pair of clusters
min_distance = np.inf
for i in range(len(clusters)):
for j in range(i+1, len(clusters)):
if self.linkage == 'single':
distance = np.min(distances[clusters[i],clusters[j]])
elif self.linkage == 'complete':
distance = np.max(distances[clusters[i],clusters[j]])
elif self.linkage == 'average':
distance = np.mean(distances[clusters[i],clusters[j]])
else:
raise ValueError('Invalid linkage type')
if distance < min_distance:
min_distance = distance
merge_pair = (i,j)
# Merge closest pair of clusters
clusters[merge_pair[0]] += clusters[merge_pair[1]]
del clusters[merge_pair[1]]
self.labels_ = np.zeros(X.shape[0])
for i, cluster in enumerate(clusters):
self.labels_[cluster] = i
return self.labels_
```
在这个示例代码中,我们定义了一个AgnesCluster类,它包含两个参数:k和linkage。k表示最终要聚类的簇的数量,linkage表示要使用的链接方法(single、complete或average)。我们还定义了一个fit方法,该方法接受一个数据集X,并返回每个数据点的标签。
在fit方法中,我们首先初始化每个数据点所在的初始簇。然后,我们计算每对簇之间的距离,并使用指定的链接方法来合并距离最近的两个簇,直到只剩下k个簇为止。最后,我们为每个数据点分配一个标签,该标签与其所属的簇的索引相对应。
下面是一个使用AgnesCluster类的示例:
```python
X = np.array([[1,1], [2,1], [1,2], [4,3], [5,4]])
clusterer = AgnesCluster(k=2, linkage='single')
labels = clusterer.fit(X)
print(labels)
```
输出:
```
[0. 0. 0. 1. 1.]
```
在这个示例中,我们使用上述AgnesCluster类来将数据集X聚类成两个簇。我们指定了链接方法为single,这意味着我们将使用单链接方法来计算簇之间的距离。最终,我们得到了每个数据点的标签,其中0表示第一个簇,1表示第二个簇。
希望这个示例能够帮助你理解Agnes聚类算法的实现方式。