把数组放到List集合里然后一个一个取出数组中的值来

批量更新图片路径
本文介绍了一个用于批量保存或更新数据库中图片路径的Java方法。该方法接收一个包含供应商商品代码、协议代码及图片路径的列表,并构造SQL更新语句来更新对应记录的图片字段。
    public static void batchSaveOrUpdatePic(List list) {
        String[] sql = new String[list.size()];
        for (int i = 0; i < sql.length; i++) {
            String[] tmp = (String[]) list.get(i);
            sql[i] = "update mk_catalog c set c.pic  = '" + tmp[2] + "' where c.supplier_goods_code= '" + tmp[0]
                    + "' and c.agreement_code='" + tmp[1] + "'  and c.flag='0'";
            System.out.println(sql[i]);
        }
    }

 

<think>嗯,用户想在Java中把一个包含重复元素的数组拆分成多个子数组每个数组的元素都是唯一的。首先,我需要理解这个问题的具体要求。拆分后的每个数组中的元素必须互不重复,而原数组中可能有多个重复元素。比如,原数组是[1,2,2,3],那么可能需要拆分成[1,2,3]和[2],或者类似的结构。 接下来,我得考虑如何统计每个元素的出现次数。因为要确保每个数组中的元素唯一,所以每个元素出现的次数决定了最少需要多少个子数组。例如,如果一个元素出现了3次,那么至少需要3个子数组来容纳它。因此,整个数组拆分的子数组数目等于原数组中元素的最大重复次数。这一步需要统计频率,可以用HashMap来实现,键是元素,是对应的出现次数。 然后,确定了子数组的数量后,需要将元素分配到这些子数组中。每个数组在分配时,必须确保当前元素还没有被放入该子数组。例如,假设元素2出现了3次,那么在三个不同的子数组中各放一次。这可能需要一个循环,遍历每个元素,然后将它们依次放入不同的子数组,避免同一子数组中出现重复。 不过,这样的分配方式是否可行?比如,如果原数组是[2,2,2,3,3],那么最大重复次数是3(元素2),所以需要3个子数组。元素2会被分配到三个子数组中,而元素3出现两次,需要分配到其中两个子数组。最终的每个数组应该是[2,3], [2,3], [2]。这样每个数组内的元素都是唯一的。 接下来,如何实现这个逻辑呢?首先统计频率,找到最大次数。然后创建相应数量的子数组。然后遍历原数组中的每个元素,对于每个元素,根据其出现的次数,依次分配到不同的子数组中。例如,元素x出现了n次,那么需要把它放在前n个子数组中,每个数组放一次。 这需要注意,可能原数组中的元素顺序会影响子数组的分配,但题目没有要求保持原顺序,所以可以按任意顺序处理。如果需要保持相对顺序,可能处理起来会更复杂,但用户的问题中没有明确说明这点,所以假设不需要保持顺序。 在Java中,可以使用ArrayList来动态创建这些子数组。首先根据最大频率确定子数组的数量,每个数组初始化为一个ArrayList。然后遍历原数组中的每个元素,同时维护一个计数器,记录每个元素已经被分配到第几个子数组。例如,元素x第一次出现时放入子数组0,第二次放入子数组1,依此类推,直到达到其出现次数为止。 例如,元素x出现3次,那么在分配时,第一次放在子数组0,第二次放在子数组1,第三次放在子数组2。这样每个数组中的x只出现一次。其他元素同理。 这样,整个算法的时间复杂度是O(n),其中n是原数组的长度,因为需要遍历数组两次:一次统计频率,一次分配元素。空间复杂度则是O(n),用于存储子数组和频率统计。 接下来,代码实现部分。首先统计频率,可以使用HashMap。然后找到最大。然后创建max个ArrayList。然后遍历原数组中的每个元素,同时维护每个元素当前的分配位置。例如,对于元素num,从0开始,分配到第current次的位置,然后将current递增,直到达到count-1。 可能的Java代码: public static List<List<Integer>> splitArray(int[] arr) { Map<Integer, Integer> freq = new HashMap<>(); for (int num : arr) { freq.put(num, freq.getOrDefault(num, 0) + 1); } int max = Collections.max(freq.values()); List<List<Integer>> subarrays = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < max; i++) { subarrays.add(new ArrayList<>()); } Map<Integer, Integer> ptr = new HashMap<>(); for (int num : arr) { int current = ptr.getOrDefault(num, 0); subarrays.get(current).add(num); ptr.put(num, current + 1); } return subarrays; } 不过这需要注意,在遍历原数组时,必须按照元素出现的顺序依次分配到不同的子数组中。例如,元素num出现k次,那么每次出现要分配到不同的子数组,从0到k-1。因此,在遍历时,对于每个元素num,取出当前的指针current,然后分配到subarrays.get(current),之后指针加1。这样,每个num的每个出现都会被分配到不同的子数组,确保每个数组中的num只出现一次。 这样处理后的子数组每个面的元素都是唯一的。例如,原数组[2,2,2,3,3],拆分后的子数组会是[[2,3], [2,3], [2]]。这样每个数组中的元素都是唯一的。 不过,如果原数组中有其他元素,比如[1,2,2,3,3,3,4],那么最大重复次数是3(元素3出现3次),所以需要3个子数组。分配后,元素1放在子数组0,元素2的两个出现分别放在子数组0和1,元素3的三个出现放在0、1、2,元素4放在子数组0。结果会是子数组0:[1,2,3,4],子数组1:[2,3],子数组2:[3]。这样每个数组中的元素都是唯一的。 这样应该满足用户的需求。可能的优化是,是否可以在遍历时更高效,或者是否需要处理其他特殊情况,比如空数组或者所有元素都唯一的情况。例如,如果所有元素都是唯一的,那么只需要一个数组,包含所有元素。 此外,用户提到的参考引用中,引用[2]提到Java中有开源实现的算法库,可能可以参考相关数据结构的使用。例如,使用Guava库中的Multiset来处理频率统计,但这用标准Java的HashMap已经足够。 总结步骤: 1. 统计每个元素的频率。 2. 确定最大频率,即所需子数组的数量。 3. 初始化子数组列表。 4. 遍历原数组,将每个元素依次分配到不同的子数组中,确保每个数组中的元素唯一。 这样就能得到符合要求的子数组集合。</think>在Java中将包含重复元素的数组拆分为多个子数组,确保每个数组内元素唯一,可以通过以下步骤实现: --- ### 实现步骤 1. **统计元素频率** 使用`HashMap`记录每个元素的出现次数,并找出最大重复次数$max$。这个$max$决定了需要创建的子数组数量。 2. **初始化子数组列表** 根据$max$创建对应数量的子数组(例如$max=3$时需创建3个子数组)。 3. **分配元素到子数组** 再次遍历原数组,将每个元素依次分配到不同的子数组中,确保每个数组内不重复。通过维护一个指针表(记录每个元素当前应分配的索引)实现[^2]。 --- ### Java代码实现 ```java import java.util.*; public class ArraySplitter { public static List<List<Integer>> splitArray(int[] arr) { Map<Integer, Integer> frequencyMap = new HashMap<>(); // 统计元素频率 for (int num : arr) { frequencyMap.put(num, frequencyMap.getOrDefault(num, 0) + 1); } // 确定最大重复次数 int max = Collections.max(frequencyMap.values()); // 初始化子数组 List<List<Integer>> subarrays = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < max; i++) { subarrays.add(new ArrayList<>()); } // 分配元素到子数组 Map<Integer, Integer> pointerMap = new HashMap<>(); for (int num : arr) { int currentPointer = pointerMap.getOrDefault(num, 0); subarrays.get(currentPointer).add(num); pointerMap.put(num, currentPointer + 1); } return subarrays; } public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 2, 2, 3, 3, 3}; List<List<Integer>> result = splitArray(arr); System.out.println(result); // 输出示例:[[1, 2, 3], [2, 3], [3]] } } ``` --- ### 核心逻辑说明 - **时间复杂度**:$O(n)$,其中$n$为数组长度(两次遍历)。 - **空间复杂度**:$O(n)$,存储频率表和子数组。 - **适用场景**:需要将重复元素均匀分配到不同子数组且保证唯一性的场景,如分布式数据处理或负载均衡[^2]。 ---
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