实现Comparable接口和重写compareTo方法

实现Comparable接口,重写compareTo,comparator类 public class Goods implements Comparable{ private String name; private int price; public Goods(String name, int price) { this.name = name; this.price = price; } @Override public String toString() { return " 阅读详情

当对象实现了Comparable接口重写了compareTo方法

如下:

public class User implements Comparable<User>{
    private int age;

    private String name;
    
    public User() {

    }

    public User(int age, String name) {
        this.age = age;
        this.name = name;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }


    @Override
    public int compareTo(User o) {
        //年龄从小到大
        if(this.getAge() - o.getAge() > 0){
            return 1;
        }else if(this.getAge() - o.getAge() == 0){
            return this.getName().compareTo(o.getName());
        }

        return -1;
    }
}

测试:

        @Test
        public void userTestTwo(){
            User u1 = new User(12,"b");
            User u2 = new User(22,"y");
            User u3 = new User(22,"a");

            User[] users = {u1,u2,u3};

            System.out.println("排序前:");

            for (User user:users) {
                System.out.println(user.toString());
            }

            System.out.println();

            //进行排序
            Arrays.sort(users);

            System.out.println("排序后:");
            for (User user:users) {
                System.out.println(user.toString());
            }

        }

控制台打印结果:

排序前:
User{age=12, name='b'}
User{age=22, name='y'}
User{age=22, name='a'}

排序后:
User{age=12, name='b'}
User{age=22, name='a'}
User{age=22, name='y'}

 

基于LightGBM和多模型融合的量化交易研究:沪深300为例【附代码】 📊 数据科学与大数据专业 | 数据分析与模型构建 | 数据驱动决策✨ 专业领域:数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护💡 擅长工具:Python/R/Matlab 数据分析与建模Hadoop/Spark 大数据处理平台SQL数据库管理与优化Tableau/Power BI 数据可视化工具TensorFlow/PyTorch 深度学习框架✅数据科学与大数据技术毕业论文【数据】 阅读详情

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