怎么把记录集中的多条相同的记录合并成一条记录

本文介绍了一个简单的哈希表实现,包括插入、查找等基本操作。使用C++进行编码,并提供了完整的源代码。通过该实现可以了解哈希表的工作原理及冲突解决办法。
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<stdio.h>

#define SIZE_KEY 32
#define SIZE_VALUE 256
#define DEFAULT_TABLESIZE 101
using namespace std;

typedef struct Metadata
{
        Metadata(char* key, char* value)
        {
         strcpy(this->key, key);
        }
        char key[ SIZE_KEY ];
        char value[ SIZE_VALUE ];
        struct Metadata* next;
}METADATA;


class CHashtable
{
private:
        int              m_nTableSize;
        METADATA**       table;
        int              m_nSize;
        long             HashString(char* key);
        METADATA*        Find(char* key);
        METADATA*        m_pCurrent_Entry;
        int              m_nCurrent_Index;               
       
public:

        CHashtable(int nTablesize=DEFAULT_TABLESIZE );       

        virtual ~CHashtable();

        bool             Put(char* key, char* value);
        bool             Get(char* key, char* value);
        bool             Contains(char* key);
        bool             Remove(char* key);
        void             RemoveAll();
        int              GetSize();
        void             InitIterator();
        bool             HasNext();
        void             GetNextKey(char* key);

                                                     
};


CHashtable::CHashtable(int nTableSize)
{
 m_nSize = 0;
 this->m_nTableSize = nTableSize;
 table = new METADATA*[m_nTableSize];
 for(int i=0; i<m_nTableSize; i++)
 {
         table[i] = NULL;
 }
}                          

CHashtable::~CHashtable()
{
}

bool CHashtable::Put(char* key, char* value)
{
    
}


METADATA* CHashtable::Find(char* key)
{
          int bucket = HashString(key);
          METADATA* temp = table[bucket];
          while( temp != NULL )
          {
                 if(strcmp(key, temp->key) == 0)
                 {
                  return temp;
                 }
                 temp = temp->next;
          }
          return NULL;
}


void CHashtable::InitIterator()
{
     m_pCurrent_Entry = NULL;
     m_nCurrent_Index = m_nTableSize;
    
     for(int i=0; i<m_nTableSize; i++)
     {
             if(table[i] == NULL)
             {
                         continue;
             }                   
             else
             {
                 m_pCurrent_Entry = table[i];
                 m_nCurrent_Index = i;
                 break;
             }    
     }
}






long CHashtable::HashString(char* key)
{
     int n = strlen(key);
     long h = 0;
     for( int i=0; i<n; i++ )
     {
          h = (h << 2) + key[i];
     }
     return abs(h % m_nTableSize);
}    






int main(int argc, char** argv)
{
 system("pause");
 return 0;
}
 
### 后端实现多条记录合并为单条记录的方法 在后端开发中,如果需要将多条记录合并一条记录返回给前端,通常可以通过数据库查询优化或者程序逻辑处理两种方式完。 #### 数据库层面的解决方案 利用 SQL 的聚合函数 `GROUP_CONCAT` 可以有效地将多条记录按指定字段合并为一行字符串[^3]。这种方式适用于简单的场景,比如将某个字段的内容拼接在一起形一个新的字段值。 假设有一个表 `orders` 和关联表 `order_items`,其中每张订单对应多个商品项: ```sql SELECT o.order_id, o.customer_name, GROUP_CONCAT(oi.item_name SEPARATOR ',') AS items FROM orders o LEFT JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id GROUP BY o.order_id; ``` 上述语句会将同一个订单下的所有商品名称通过逗号连接起来,并作为新列 `items` 返回。此方法可以减少传输的数据量并简化前端渲染逻辑。 #### 程序层面的解决方案 对于更复杂的业务需求,则可以在应用层面对数据进行加工处理。例如 Java 中使用 EasyPoi 库支持 Excel 文件的一对多或多对多关系操作[^2]。具体来说,在获取原始数据之后,可以根据主键分组整理子集信息: ```java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class RecordMerger { public static List<Map<String, Object>> mergeRecords(List<Map<String, Object>> records) { return records.stream() .collect(Collectors.groupingBy(record -> record.get("main_key").toString())) .entrySet().stream() .map(entry -> { Map<String, Object> mergedRecord = new HashMap<>(); // 设置主键对应的唯一值 mergedRecord.put("main_key", entry.getKey()); // 将其他字段设置为首条记录中的值 (可选调整) Optional<Map<String, Object>> firstOptional = entry.getValue().stream().findFirst(); if (firstOptional.isPresent()) { Map<String, Object> firstRecord = firstOptional.get(); mergedRecord.put("field_a", firstRecord.get("field_a")); mergedRecord.put("field_b", firstRecord.get("field_b")); // 收集子列表 List<Object> subList = entry.getValue().stream() .map(subRecord -> subRecord.get("sub_field")) .filter(Objects::nonNull) .collect(Collectors.toList()); mergedRecord.put("sub_fields", String.join(",", subList)); } return mergedRecord; }) .collect(Collectors.toList()); } public static void main(String[] args) { List<Map<String, Object>> data = Arrays.asList( createMap("key1", "valueA1", "valueB1", "itemX"), createMap("key1", "valueA1", "valueB1", "itemY"), createMap("key2", "valueA2", "valueB2", "itemZ") ); System.out.println(mergeRecords(data).toString()); } private static Map<String, Object> createMap(Object key, Object fieldA, Object fieldB, Object subField){ Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("main_key", key); map.put("field_a", fieldA); map.put("field_b", fieldB); map.put("sub_field", subField); return map; } } ``` 以上代码片段展示了如何基于流式 API 对具有重复主键的数据集合执行去重与汇总的操作过程。最终结果是一个新的列表形式,其中每个对象代表一组被压缩后的单一实体及其附属属性组合情况。 #### 前置条件注意事项 无论采用哪种方案都需要确保输入源具备清晰定义的关系模型以及一致性校验机制以防止单一 ID 查询却意外匹配到无关项目的情况发生[^4]。此外还需注意性能瓶颈问题特别是在大规模数据集中频繁调用此类转换可能会带来额外开销因此建议权衡利弊选取最适合当前系统的策略实施部署。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值