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  • 多个redis有序集合组合如何实现分页

    千次阅读 2016-10-11 12:01:36
    多个redis有序集合组合如何实现分页  需求:现在将不同类别的数据放入不同的redis有序集合key中,查询的时候不区分类别,进行统一的查询。 redis分页实体: import java.io.Serializable; /** * 中间过滤实体...
    多个redis有序集合组合如何实现分页

      需求:现在将不同类别的数据放入不同的redis有序集合key中,查询的时候不区分类别,进行统一的查询。

    redis分页实体:
    import java.io.Serializable;
    
    /**
     * 中间过滤实体<br> 
     * 〈功能详细描述〉
     *
     * @author wangmuming
     * @see [相关类/方法](可选)
     * @since [产品/模块版本] (可选)
     */
    public class RedisPaging implements Serializable {
    
        /**
         */
        private static final long serialVersionUID = 8028303213452701294L;
        
        private String key;
        
        private long total;
        
        private int offset;
        
        private int limit;
    
        /**
         * @return the key
         */
        public String getKey() {
            return key;
        }
    
        /**
         * @param key the key to set
         */
        public void setKey(String key) {
            this.key = key;
        }
        
        
    
        /**
         * @return the total
         */
        public long getTotal() {
            return total;
        }
    
        /**
         * @param total the total to set
         */
        public void setTotal(long total) {
            this.total = total;
        }
    
        /**
         * @return the offset
         */
        public int getOffset() {
            return offset;
        }
    
        /**
         * @param offset the offset to set
         */
        public void setOffset(int offset) {
            this.offset = offset;
        }
    
        /**
         * @return the limit
         */
        public int getLimit() {
            return limit;
        }
    
        /**
         * @param limit the limit to set
         */
        public void setLimit(int limit) {
            this.limit = limit;
        }
    
        /* (non-Javadoc)
         * @see java.lang.Object#toString()
         */
        @Override
        public String toString() {
            return "RedisPaging [key=" + key + ", total=" + total + ", offset=" + offset + ", limit=" + limit + "]";
        }
        
    }


    查询方法内的内容:

     //使用linkedhashmap 作为有序集合返回json
            Map<String,Object> map = new LinkedHashMap<String,Object>();
            map.put("start", page);
            map.put("draw", draw);
            try {
                
                String[] keys = key.split(",");
                if( keys.length == 1 ) {
                    // 获取redis 统计信息
                    long total = RedisUtil.zcard(key);
                    int offset = page; //分页从0开始
    //                long pagesize = (total % count) == 0 ? total /count : (total /count)+1;
                    if(offset <= total) {
                        List<String> list = RedisUtil.zrangeByScore(key, sort, offset, count);
                        List<OrderlinkAlert> objList = new ArrayList<OrderlinkAlert>();
                        OrderlinkAlert obj = null;
                        long index = offset + 1l;
                        for (String string : list) {
                            obj = new OrderlinkAlert();
                            obj.setId(index);
                            obj.setOrderItemId(string);
                            Double time = RedisUtil.zscore(key, string);
                            long efficateTime = 0l;
                            if( null != time ) {
                                efficateTime = time.longValue();
                            }
                            obj.setExceedRange(DateUtil.formatTime(efficateTime));
                            objList.add(obj);
                            index++;
                        }
                        map.put("data", objList);
                        map.put("recordsTotal", total);
                        map.put("recordsFiltered", total);
                        //map.put("page", pagesize);
                        map.put("length", count);
                    }
                } else { //并行路径的请求情况
                    
                    // 获取redis 统计信息
                    long total = 0l;
                    //将多个key值从存储到list中
                    List<RedisPaging> keyList = new ArrayList<RedisPaging>();
                    RedisPaging paging = null;
                    for (String string : keys) {
                        long tmp = RedisUtil.zcard(string);
                        total = total + tmp;
                        paging = new RedisPaging();
                        paging.setKey(string);
                        paging.setTotal(tmp);
                        keyList.add(paging);
                    }
                    int offset = page; //分页从0开始
    //                long pagesize = (total % count) == 0 ? total /count : (total /count)+1;
                    if(offset <= total) {
                        //计算每个key里面去哪些数据 
                        keyList = computeRedisPaging(keyList,offset,count,total);
                      
                        Map<String,String> mapping = new LinkedHashMap<String,String>();
                        // 多个key值存在的逻辑
                        for (RedisPaging redisPaging : keyList) {
                            List<String> list = RedisUtil.zrangeByScore(redisPaging.getKey(), sort, redisPaging.getOffset(), redisPaging.getLimit());
                            if( null != list && !list.isEmpty() ) {
                                for (String string : list) {
                                    Double time = RedisUtil.zscore(redisPaging.getKey(), string);
                                    long efficateTime = 0l;
                                    if( null != time ) {
                                        efficateTime = time.longValue();
                                    }
                                    mapping.put(string, DateUtil.formatTime(efficateTime));
                                }
                            }
                        }
    
                        List<OrderlinkAlert> objList = new ArrayList<OrderlinkAlert>();
                        OrderlinkAlert obj = null;
                        long index = offset + 1l;
                        for (Map.Entry<String,String> entity : mapping.entrySet()) {
                            obj = new OrderlinkAlert();
                            obj.setId(index);
                            obj.setOrderItemId(entity.getKey());
                            obj.setExceedRange(entity.getValue());
                            objList.add(obj);
                            index++;
                        }
                        map.put("data", objList);
                        map.put("recordsTotal", total);
                        map.put("recordsFiltered", total);
                        //map.put("page", pagesize);
                        map.put("length", count);
                    }
                    
                }
              
            } catch (Exception e) {
                logger.error("query redis data error:", e);
                throw new Exception(e);
            }
            


    redis 多有序集合分页逻辑的实现:

     private List<RedisPaging> computeRedisPaging(List<RedisPaging> keyList, int offset, int count, long total) {
            //当前需要获取的记录数
            long sum = 0;
            int indexStart = 0;
            int indexEnd = 0;
            //计算出两个值 大于 等于 offset  小于等于 offset + count+1的位置
            for(int i=0;i<keyList.size();i++) {
                sum = sum + keyList.get(i).getTotal();
                if( sum >= (offset) ) {
                    indexStart = i;
                    break;
                }
            }
            sum = 0;
            for(int i=0;i<keyList.size();i++) {
                sum = sum + keyList.get(i).getTotal();
                if( i >= indexStart && sum >= (offset+count) ) {
                    indexEnd = i;
                    break;
                } else if (i >= indexStart && i == (keyList.size()-1)  && sum >= offset && sum <= (offset+count)) {
                    indexEnd = i;
                    break;
                }
                   
            }
            
    //        System.out.println("indexStart :"+indexStart + " indexEnd :"+ indexEnd);
            //如果只存在一个 取全部数据
            if( indexStart == indexEnd ) {
                RedisPaging paging = keyList.get(indexStart);
                long t = 0l;
                for(int i=0;i<indexStart;i++) {
                    t = t + keyList.get(i).getTotal();
                }
                paging.setOffset(offset-(int)t);
                paging.setLimit(count);
                keyList.clear();
                keyList.add(paging);
            }
            
            //如果只存在2个 分开去数据 计算第一个 - offset  从第二个里面补剩下的数据
            if( (indexEnd-indexStart) == 1 ) {
                RedisPaging paging0 = keyList.get(indexStart);
                long t = 0l;
                for(int i=0;i<indexStart;i++) {
                    t = t + keyList.get(i).getTotal();
                }
                long rest0 = offset - t;
                paging0.setOffset((int)rest0);
                paging0.setLimit((int) (paging0.getTotal()-rest0));
                RedisPaging paging1 = keyList.get(indexEnd);
                paging1.setOffset(0);
                paging1.setLimit((int) (count-(paging0.getTotal()-rest0)));
                keyList.clear();
                if( paging0.getTotal() > 0 ) {
                    keyList.add(paging0);
                }
                if( paging1.getTotal() >0 ) {
                    keyList.add(paging1);
                }
                
            }
            
            //如果大于等于3 中间的去所有的 开头 和 结束 计算取多少
            if( (indexEnd-indexStart) >= 2 ) {
                List<RedisPaging> tmp = new ArrayList<RedisPaging>();
                tmp.addAll(keyList);
                keyList.clear();
                
                long t = 0l;
                for(int i=0;i<indexStart;i++) {
                    t = t + tmp.get(i).getTotal();
                }
                long rest0 = offset - t;
                
                RedisPaging pagingStart = tmp.get(indexStart);
                pagingStart.setOffset((int)rest0);
                pagingStart.setLimit((int) (pagingStart.getTotal() - rest0 ));
                if (pagingStart.getTotal() > 0 ) {
                    keyList.add(pagingStart);
                }
                rest0 = pagingStart.getTotal() - rest0 ;
                for(int i=(indexStart+1);i<indexEnd;i++) {
                    RedisPaging paging = tmp.get(i);
                    paging.setOffset(0);
                    paging.setLimit((int)tmp.get(i).getTotal());
                    rest0 = rest0 + tmp.get(i).getTotal();
                    if (paging.getTotal() > 0 ) {
                        keyList.add(paging);
                    }
                }
                RedisPaging pagingTop = tmp.get(indexEnd);
                pagingTop.setOffset(0);
                pagingTop.setLimit((int) (count-rest0));
                if (pagingTop.getTotal() > 0 ) {
                    keyList.add(pagingTop);
                }
            }
            
            return keyList;
        }


    展开全文
  • 一、 有序对 、 二、 有序对性质的引理、定理 、 三、 有序三元 、 四、 有序 n 元组性质定理 、





    一、 有序对



    有序对概念 :

    <a,b>={{a},{a,b}}<a, b> = \{ \{ a \} , \{ a , b \} \}

    其中 aa 是第一个元素 , bb 是第二个元素 ;

    记做 <a,b><a, b> , 也可以记做 (a,b)(a , b)


    理解 1 : a,ba, b 是有顺序的 , 单个元素的集合中的元素是第一个元素 , 两个元素集合中的另一个元素是第二个元素 ;

    理解 2 ( 推荐 ) : 第一个元素出现在每个子集合中 , 第二个元素只出现在一个子集合中 , 通过这种方式 , 保证了有序对的定义 , 一前一后两个元素 , 前后顺序不同 , 对应的有序对不同 ;


    下面是相同的两个元素的不同的有序对 :

    有序对 <a,b>={{a},{a,b}}<a, b> = \{ \{ a \} , \{ a , b \} \}

    有序对 <b,a>={{b},{a,b}}<b, a> = \{ \{ b \} , \{ a , b \} \}





    二、 有序对性质的引理、定理



    1. 引理 1 : {x,a}={x,b}\{ x , a \} = \{ x, b \} \Leftrightarrow a=ba=b

    两个集合如果相等 , 当且仅当 a=ba = b ;



    2. 引理 2 :A=B\mathscr{A} = \mathscr{B} \not= \varnothing , 则有

    A=B\bigcup \mathscr{A} = \bigcup \mathscr{B}

    A=B\bigcap \mathscr{A} = \bigcap \mathscr{B}


    说明 : 集族 A\mathscr{A} 与 集族 B\mathscr{B} 相等 , 并且 两个集族都不为空 , 那么 两个集族的广义交相等 , 两个集族的广义并也相等 ;



    3. 定理 : <a,b>=<c,d><a,b> = <c, d> \Leftrightarrow a=cb=da = c \land b = d

    通过上述定理 , 说明有序对是有顺序的 ;



    4. 推论 : aba \not= b \Rightarrow <a,b><b,a><a,b> \not= <b, a>





    三、 有序三元组



    有序三元组 :

    <a,b,c>=<<a,b>,c><a, b, c> = < <a, b> , c >

    有序三元组是有序二元组在前 , 第三个元素在后 , 组成的有序对 ;


    有序 nn 元祖 : n2n \geq 2

    <a1,a2,,an>=<<a1,,an1>,an><a_1, a_2, \cdots , a_n> = < <a_1, \cdots , a_{n-1}> , a_n >

    先拿前 n1n-1 个元素组成一个有序 n1n-1 元祖 , n1n-1 元祖在前 , 然后跟第 nn 个元素 ana_n 在后 , 构成有序对 ;





    四、 有序 n 元组性质定理



    有序 nn 元组性质定理 :

    <a1,a2,,an>=<b1,b2,,bn><a_1, a_2, \cdots , a_n> = <b_1, b_2, \cdots , b_n> \Leftrightarrow ai=bi,i=1,2,,na_i = b_i , i = 1, 2, \cdots , n

    说明 : 两个有序 nn 元祖 , 每个对应位置上的元素两两相同 , 两个 nn 元组有序对才相等 ;

    展开全文
  • 链表的有序集合

    2018-04-24 18:12:19
    链表的有序集合Time Limit: 1000 msMemory Limit: 65536 KiBProblem Description 集合有一个重要的特性:互异性,即集合中任意两个元素都是不同的,互异性使得集合中的元素没有重复。给你 n 个包含重复数字的无序...

    链表的有序集合

    Time Limit: 1000 msMemory Limit: 65536 KiB

    Problem Description

      集合有一个重要的特性:互异性,即集合中任意两个元素都是不同的,互异性使得集合中的元素没有重复。给你 n 个包含重复数字的无序正整数序列,建立一个有序链表,链表中的结点按照数值非降序排列且不包含重复元素,输出该有序链表。

    Input

    输入包含多组测试数据,对于每组测试数据:
    输入的第一行为一个正整数 n(1 ≤ n ≤ 100),
    第二行为 n 个正整数 b1,b2,...,bn(0 ≤ bi ≤ 230)。

    Output

    对于每组测试数据,按照非降序输出链表的节点值。

    Sample Input

    1
    2
    2
    1 1
    6
    6 3 5 2 2 3

    Sample Output

    2
    1
    2 3 5 6

    Hint

     

    Source

    qinchuan    

    import java.util.*;
    public class Main {
    	public static void main(String[] args) {
    		Scanner input = new Scanner(System.in);
    	    int n;
    	    int i, j;
    	    int a;
    	    while(input.hasNext()) {
    	    	LinkedList mylist = new LinkedList();
    	    	n = input.nextInt();
    	    	a = input.nextInt();
    	    	mylist.addLast(a);
    	    	for(i = 1; i < n; i++) {
    	    		a = input.nextInt();
    	    		if(!mylist.contains(a)) {
    	    			for(j = 0; j < mylist.size(); j++) {
    		    			if((int)mylist.get(j) >= a) {
    		    				mylist.add(j, a);
    		    				break;
    		    			}
    		    		}
    		    		if(j >= mylist.size()) {
    		    			mylist.addLast(a);
    		    		}
    	    		}
    	    		
    	    	}
    	    	Iterator iter = mylist.iterator();
    	    	a = (int) iter.next();
        		System.out.print(a);
    	    	while(iter.hasNext()) {
    	    		a = (int) iter.next();
    	    		System.out.print(" "+a);
    	    	}
    	    	System.out.println();
    	    }
    	}
    }
    import java.util.*;
    public class Main {
    	public static void main(String[] args) {
    		Scanner input = new Scanner(System.in);
    	    int n;
    	    int i, j;
    	    int a;
    	    while(input.hasNext()) {
    	    	LinkedList mylist = new LinkedList();
    	    	n = input.nextInt();
    	    	a = input.nextInt();
    	    	mylist.addLast(a);
    	    	for(i = 1; i < n; i++) {
    	    		a = input.nextInt();
    	    		if(!mylist.contains(a)) {
    	    			for(j = 0; j < mylist.size(); j++) {
    		    			if((int)mylist.get(j) >= a) {
    		    				mylist.add(j, a);
    		    				break;
    		    			}
    		    		}
    		    		if(j >= mylist.size()) {
    		    			mylist.addLast(a);
    		    		}
    	    		}
    	    		
    	    	}
    	    	Iterator iter = mylist.iterator();
    	    	a = (int) iter.next();
        		System.out.print(a);
    	    	while(iter.hasNext()) {
    	    		a = (int) iter.next();
    	    		System.out.print(" "+a);
    	    	}
    	    	System.out.println();
    	    }
    	}
    }
    

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  • 数组的定义是:在内存中连续开辟的空间,该空间中存储着一相同数据类型的值。 数组具有以下属性: 数组可以是一维、多维或交错的。 数值数组元素的默认值设置为零,而引用元素的默认值设置为 null。 交错数组是...

    数组是一种数据结构,它包含若干相同类型的变量。数组的定义是:在内存中连续开辟的空间,该空间中存储着一组相同数据类型的值。

    数组具有以下属性:

    数组可以是一维、多维或交错的。

    数值数组元素的默认值设置为零,而引用元素的默认值设置为 null。

    交错数组是数组的数组,因此,它的元素是引用类型,初始化为 null。

    数组的索引从零开始:具有 n 个元素的数组的索引是从 0 到 n-1。

    数组元素可以是任何类型,包括数组类型。

    数组的声明是使用“[]”对数据类型修饰,并在声明的同时,告诉编译器,我们需要在内存中开辟的空间可以存储多少个值。数组中的值,我们称为数组的元素。

    int[] iarr=new int[6];

    上述就是一个整型数组的声明。int[]告诉编译器,我们声明一个整数数组,该数组中只能存储整型值。iarr是变量名称。new int[6]就是告诉编译器,我们需要在内存中开辟的空间能存储6个整型值。

    数组的大小一旦被定义后,就不可以再被更改。同时编译器为数组中的每一个元素依次配给一个标记,该标记叫下标。你可以想象下酒店的情况,在一层楼上有20个房间,每个房间都有一个门牌号,房间一旦完成隔离就不可以再更改了,除非这层楼全面重新设计布局。

    数组的下标是从0开始分配的,这个和我们平常的生活有所不同,我们的门牌号大多都是1开始计数,初学者必须要习惯C#喜欢从0开始计数的怪异脾气。所以下标的最大值总要比数组中元素的总数小1。

    对数组中具体的元素的访问,我们必须通过下标实现:

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[6];

    iarr[0] = 2;

    iarr[1] = 23;

    iarr[2] = 4;

    iarr[3] = 2;

    iarr[4] = 7;

    iarr[5] = 10;

    System.Console.WriteLine(iarr[4]); //输出下标为4的元素的值

    }

    运行的结果如图3.1.1。

     

    图3.1.1 显示数组中指定的元素值

    我们也可以在声明的时候为数组的每一个元素赋值,如果使用这种模式,就不必再显示的描述元素的个数,编译器能推测出元素的个数。

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[] { 2, 23, 4, 2, 7, 10 };

    System.Console.WriteLine(iarr[4]); //输出下标为4的元素的值

    }

    数组是连续分配的空间,下标的分配也是连续的,从上述代码我们可以发现使用迭代循环是访问数组的好方法。

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[] { 2, 23, 4, 2, 7, 10 };

    for (int i = 0; i <= iarr.Length - 1; i++)

    {

    System.Console.WriteLine(iarr[i]);

    }

    }

    Length是数组的属性,该属性能告诉我们当前数组声明的元素个数。上述代码的输出结果如图3.1.2。

     

    图3.1.2遍历数据中的每一个元素

    虽然说,数组的定义是在内存中连续分配的空间,但是在 C# 中,数组实际上是对象,而不只是像 C 和 C++ 中那样的可寻址连续内存区域。Array 是所有数组类型的抽象基类型,可以使用 Array 具有的属性以及其他类成员。比如使用Array数组可以非常方便的对数组类型的值进行排序。

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[6];

    iarr[0] = 2;

    iarr[1] = 23;

    iarr[2] = 4;

    iarr[3] = 2;

    iarr[4] = 7;

    iarr[5] = 10;

    Array.Sort(iarr); //升序排序

    for (int i = 0; i <= iarr.Length - 1; i++)

    {

    System.Console.WriteLine(iarr[i]);

    }

    }

    排序后的输出结果如图3.1.3。

     

    图3.1.3 Sort结果

    C#没有提供降序的排序方法,不过呢,C#提供了一种方式将数组中的值反转它们的顺序。

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[6];

    iarr[0] = 2;

    iarr[1] = 23;

    iarr[2] = 4;

    iarr[3] = 2;

    iarr[4] = 7;

    iarr[5] = 10;

    Array.Reverse(iarr); //反转数组中元素的顺序

    for (int i = 0; i <= iarr.Length - 1; i++)

    {

    System.Console.WriteLine(iarr[i]);

    }

    }

    上述代码的结果如图3.1.4。

    图3.1.4 Reverse结果

    可以观察Sort和Reverse的结果。如果你有足够的联想力的话,也许你会想到以下的代码来解决降序的排序方案:

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[6];

    iarr[0] = 2;

    iarr[1] = 23;

    iarr[2] = 4;

    iarr[3] = 2;

    iarr[4] = 7;

    iarr[5] = 10;

    Array.Sort(iarr); //升序排序

    Array.Reverse(iarr); //反转数组中元素的顺序

    for (int i = 0; i <= iarr.Length - 1; i++)

    {

    System.Console.WriteLine(iarr[i]);

    }

    }

    以下就是数组中元素降序排序的结果,如图3.1.5所示。

     

    图3.1.5 降序排序结果

    如果我们需要了解某一个值是否在数组的一系列元素中存在,我们不必遍历数组中的每一个元素,C#的数组类提供了IndexOf方法,该方法返回指定的元素值在数组中第一次出现的下标位置,如果该值不存在,则返回-1。下面的代码描述了如何使用IndexOf方法查找数组中元素的值。

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[6];

    iarr[0] = 2;

    iarr[1] = 23;

    iarr[2] = 4;

    iarr[3] = 2;

    iarr[4] = 7;

    iarr[5] = 10;

    System.Console.WriteLine(Array.IndexOf(iarr, 7));

    System.Console.WriteLine(Array.IndexOf(iarr, 20));

    }

    得到的结果如图3.1.6。

    图3.1.6 IndesOf结果

    如果我们使用目前的所有知识来模拟IndexOf的方法,大致的代码如下:

    static void Main(string[] args)

    {

    int[] iarr = new int[6];

    iarr[0] = 2;

    iarr[1] = 23;

    iarr[2] = 4;

    iarr[3] = 2;

    iarr[4] = 7;

    iarr[5] = 10;

    System.Console.WriteLine(MyIndexOf(iarr,7));

    System.Console.WriteLine(MyIndexOf(iarr,20));

    }

    public static int MyIndexOf(int[] iarr, int value)

    {

    for (int i = 0; i <= iarr.Length - 1; i++)

    {

    if (iarr[i] == value)

    {

    return i;

    }

    }

    return -1;

    }

    我们自己编写的MyIndexOf方法的执行模式的效果和Array的IndexOf方法是一致的。当然我们可以编写LastIndexOf方法,代码的实现如下:

    public static int MyLastIndexOf(int[] iarr, int value)

    {

    int index = -1;

    for (int i = 0; i <= iarr.Length - 1; i++)

    {

    if (iarr[i] == value)

    {

    index = i; ;

    }

    }

    return index; ;

    }

    如果可以的话,你还可以编写的函数看看自己是否能灵活运用。

    public static int MyIndexOf(int[] iarr, int value, int start, int end)

    {

    end = end < iarr.Length ? end : iarr.Length;

    for (int i = start; i < end; i++)

    {

    if (iarr[i] == value)

    {

    return i;

    }

    }

    return -1;

    }

    初学者注意

    使用自己的编程知识,模拟.NET Framework提供的方法,是一种很有效的学习方法。



    本文转自shyleoking 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shyleoking/805167

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