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JAVA动态维度笛卡尔积输出的实现

作者:118路司机

本文主要介绍了JAVA动态维度笛卡尔积输出的实现,通过动态生成笛卡尔积,可以方便地处理多维数据集,提高数据处理效率,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

需求

有若干个数据序列,把这些数据序列的组合全部遍历输出,比如提供
[“A”, “B”, “C”],[“I”, “II”], [“1”, “2”, “3”, “4”] 三个序列,能够输出以下结果:

A-I-1
A-I-2
A-I-3
A-I-4

C-II-2
C-II-3
C-II-4

思路

如果是是固定维度,有几个维度,for循环几遍即可,但是如果是不定序列,则遍历的时候需要指定前置维度和后置维度进行计算从而遍历到所有的数据。

public void test() {
        // 定义数据
        List<List<String>> datList = new ArrayList<>();
        datList.add(List.of("A", "B", "C"));
        datList.add(List.of("I", "II"));
        datList.add(List.of("1", "2", "3", "4"));

        // 定义总行数
        int row = datList.stream().map(List::size).reduce((a, b) -> a * b).get();

        // 定义总列数
        int size = datList.size();

        // 定义数据矩阵
        Object[][] matrix = new Object[row][size];

        // 前置维度
        int prevDim = 1;

        // 遍历所有维度数据
        for (int i = 0; i < datList.size(); i++) {

            // 当前数据
            List<String> currDat = datList.get(i);

            // 当前数据长度
            int currDatLen = currDat.size();

            // 当前维度
            int currDim = row / prevDim;

            // 后置维度
            int nextDim = currDim / currDatLen;

            // 根据前后维度进行矩阵填充
            for (int j = 0; j < currDatLen; j++) {
                Object data = currDat.get(j);
                for (int k = 0; k < prevDim; k++) {
                    for (int m = 0; m < nextDim; m++) {
                        matrix[currDim * k + nextDim * j + m][i] = data;
                    }
                }
            }
            prevDim = prevDim * currDatLen;
        }

        // 输出结果
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            System.out.println(String.join("-", Arrays.stream(matrix[i]).map(Object::toString).collect(Collectors.toList())));
        }
    }

输出结果

A-I-1
A-I-2
A-I-3
A-I-4
A-II-1
A-II-2
A-II-3
A-II-4
B-I-1
B-I-2
B-I-3
B-I-4
B-II-1
B-II-2
B-II-3
B-II-4
C-I-1
C-I-2
C-I-3
C-I-4
C-II-1
C-II-2
C-II-3
C-II-4

 到此这篇关于JAVA动态维度笛卡尔积输出的实现的文章就介绍到这了,更多相关JAVA动态笛卡尔积内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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