记一次按天数计算数据总条数的分页。

本文介绍了一种复杂的分页查询算法,通过计算每页显示的数据条数、偏移量等参数来提高查询效率。该算法考虑了数据是否可以被完全显示的情况,并通过实例演示了如何实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



主要代码:

	public static PagingModel getPagingModel(int page, int pageSize, int count) {
		// 第一个被dataCount整除的位置(0 ~ pageSize之间的值),也就是firstCount的值
		int firstValue = 0,
				// 最后一个被dataCount整除的位置(0 ~ pageSize之间的值),被pageSize减去后,就是lastCount的值
				lastValue = 0;
		// 数据库起始索引
		int offset = 0,
				// 数据库查询条数
				limit = 0,
				// 倍数,用于统计可显示全部天数的数据(表现为dataCount条新数据)的元数据条数
				times = 0,
				// 当上一页有数据未完全显示时,firstCount为未完全显示的剩余条数
				firstCount = 0,
				// 当本页有数据不能被完全显示时,lastCount为这些数据应显示的条数
				lastCount = 0,
				// 开始行数
				startRow = 0,
				// 结束行数
				endRow = 0;

		// 此公式原用于计算数据库中的起始索引,即LIMIT offset, count; 现由于数据总条数的变动,只能作为临时参考。
		int index = (page - 1) * pageSize;
		// 原本为数据库中根据LIMIT offset, count;查询到的第一行的行号。
		startRow = index + 1;
		// 原本为数据库中根据LIMIT offset, count;查询到的最后一行的行号。
		endRow = page * pageSize;

		/**
		 * 计算开始行到结束行之间(包含),递增,第一个能被dataCount整除的位置(索引从1开始),可直接作为firstCount的值
		 */
		for (int i = startRow, j = 1; i <= endRow; i++, j++) {
			if (i % count == 0) {
				firstValue = j;
				break;
			}
		}
		/**
		 * 计算结束行到开始行之间(包含),递减,第一个能被dataCount整除的位置(索引从pageSize开始)
		 */
		for (int i = endRow, j = pageSize; i >= startRow; i--, j--) {
			if (i % count == 0) {
				lastValue = j;
				break;
			}
		}
		firstCount = firstValue; // 赋值
		lastCount = pageSize - lastValue; // 赋值
		times = (lastValue - firstValue) / count; // 计算倍数

		/*
		 * 如果firstCount和dataCount相等,就将它放入可被完全显示的数目中
		 */
		if (firstCount == count) {
			firstCount = 0;
			times++;
		}
		// 因为总数据多了dataCount倍,现有的offset应该要在原有的基础上除以dataCount
		offset = index / count;
		// 计算limit的条数
		limit = (firstCount > 0 ? 1 : 0) + times + (lastCount > 0 ? 1 : 0);

		System.out.println("firstValue=" + firstValue + "&lastValue=" + lastValue + "&startRow=" + startRow + "&endRow="
				+ endRow + "&page=" + page + "&firstCount=" + firstCount + "×=" + times + "&lastCount=" + lastCount
				+ "&offset=" + offset + "&limit=" + limit);
		PagingModel model = new PagingModel();
		model.setFirst(firstCount);
		model.setTimes(times);
		model.setLast(lastCount);
		model.setOffset(offset);
		model.setLimit(limit);
		return model;
	}


模型

	public static class PagingModel {
		private int first;
		private int times;
		private int last;
		private int offset;
		private int limit;

		public int getFirst() {
			return first;
		}

		public void setFirst(int first) {
			this.first = first;
		}

		public int getTimes() {
			return times;
		}

		public void setTimes(int times) {
			this.times = times;
		}

		public int getLast() {
			return last;
		}

		public void setLast(int last) {
			this.last = last;
		}

		public int getOffset() {
			return offset;
		}

		public void setOffset(int offset) {
			this.offset = offset;
		}

		public int getLimit() {
			return limit;
		}

		public void setLimit(int limit) {
			this.limit = limit;
		}
	}


测试:
	public static void main(String[] args) {

		int page = 1, // 当前页数
				pageSize = 20, // 每页显示数据
				days = 7; // 查询天数
		int count = days; // 每条元数据对应新数据条数
		int metadataCount = 50;// 假设数据库中有50条数据

		// 每条数据库中的元数据都会产生dataCount条数据,即总条数为totalCount = metadataCount * count
		int totalCount = metadataCount * count;
		// 计算总页数
		int totalPage = (totalCount + pageSize - 1) / pageSize;
		PagingModel pagingModel;
		List<ResultModel> subMetadatas;
		List<ResultModel> results;
		for (page = 1; page <= totalPage; page++) {
			pagingModel = getPagingModel(page, pageSize, count);

			List<ResultModel> metadatas = new ArrayList<>(metadataCount);
			ResultModel resultModel;
			for (int i = 0; i < metadataCount; i++) {
				resultModel = new ResultModel();
				resultModel.setId(10000 + i);
				metadatas.add(resultModel);
			}
			
			int fromIndex = pagingModel.getOffset();
			int toIndex = pagingModel.getOffset() + pagingModel.getLimit();
			if (toIndex > metadataCount) {
				toIndex = metadataCount;
			}
			
			// 慎用subList
			subMetadatas = metadatas.subList(fromIndex, toIndex);
			results = new ArrayList<>(pageSize);

			int size = subMetadatas.size();
			if (pagingModel.getFirst() > 0 && size > 0) {
				results.addAll(createFirstData(count, pagingModel.getFirst(), subMetadatas.get(0)));
				subMetadatas.remove(0); // 直接从集合里删除更方便计算
			}

			int times = pagingModel.getTimes();
			size = subMetadatas.size();
			if (times > 0 && size > 0) {

				// 慎用subList
				if (times > size) {
					times = size;
				}

				results.addAll(createMiddleData(count, subMetadatas.subList(0, times)));

				// 慎用subList
				if (times >= size) {
					subMetadatas.clear();
				}
			}

			size = subMetadatas.size();
			if (pagingModel.getLast() > 0 && size > 0) {
				results.addAll(createLastData(pagingModel, subMetadatas.get(size - 1)));
				subMetadatas.remove(size - 1); // 直接从集合里删除更方便计算
			}
			System.out.println("*********************第" + page + "页数据***************************");
			System.out.println("序号\tID\t日期");
			int i = 1;
			for (ResultModel model : results) {
				System.out.println((i++) + "\t" + model);
			}
			System.out.println("***********************结束************************");
			System.out.println();
		}
	}

	static List<ResultModel> createFirstData(int count, int firstCount, ResultModel first) {
		List<ResultModel> results = new ArrayList<>(firstCount);
		// 并依次往前取昨天,前天的时间
		LocalDate localDate = LocalDate.now().minusDays(count - firstCount);
		ResultModel resultModel = null;
		for (int i = 0; i < firstCount; i++) {
			resultModel = first.clone();
			resultModel.setDate(DateTimeFormatter.ISO_DATE.format(localDate.minusDays(i)));
			results.add(resultModel);
		}
		return results;
	}

	static List<ResultModel> createMiddleData(int count, List<ResultModel> datas) {
		List<ResultModel> results = new ArrayList<>(datas.size());
		// 显示全部数据,日期是当天开始由后往前排序
		LocalDate localDate = LocalDate.now();
		ResultModel resultModel = null;
		for (ResultModel model : datas) {
			for (int i = 0; i < count; i++) {
				resultModel = model.clone();
				resultModel.setDate(DateTimeFormatter.ISO_DATE.format(localDate.minusDays(i)));
				results.add(resultModel);
			}
		}
		return results;
	}

	static List<ResultModel> createLastData(PagingModel pagingModel, ResultModel last) {
		List<ResultModel> results = new ArrayList<>(pagingModel.getLast());
		// last为末尾元数据截取,日期是当天开始由后往前排序
		LocalDate localDate = LocalDate.now();
		ResultModel resultModel = null;
		for (int i = 0; i < pagingModel.getLast(); i++) {
			resultModel = last.clone();
			resultModel.setDate(DateTimeFormatter.ISO_DATE.format(localDate.minusDays(i)));
			results.add(resultModel);
		}
		return results;
	}

	public static class ResultModel implements Cloneable {
		private int id;
		private String date;

		public int getId() {
			return id;
		}

		public void setId(int id) {
			this.id = id;
		}

		public String getDate() {
			return date;
		}

		public void setDate(String date) {
			this.date = date;
		}

		@Override
		protected ResultModel clone() {
			try {
				return (ResultModel) super.clone();
			} catch (CloneNotSupportedException e) {
				ResultModel model = new ResultModel();
				model.id = id;
				model.date = date;
				return model;
			}
		}

		@Override
		public String toString() {
			return id + "\t" + date;
		}
	}

以下是按照题目中职工信息管理系统的形式,设计的图书馆借阅管理系统选题内容及要求,包含功能菜单、对应操作逻辑: 图书馆借阅管理系统设计 读者借阅信息包含读者编号、姓名、所借图书编号、图书名称、作者、借阅日期、应还日期 。试设计一图书馆借阅管理系统,使之能提供以下功能: 系统以菜单方式工作:(用键盘输入 1~6 之间的数来选择功能) (1)借阅信息录入功能(借阅信息用文件保存) - 录入读者编号、姓名、所借图书编号、图书名称、作者、借阅日期、应还日期等信息,将数据写入系统文件存储,可支持批量或单条录入,录入时校验图书是否可借(如未超馆藏限制、读者无逾期未还录等)。 (2)借阅信息浏览功能 - 按列表形式展示所有已录入的借阅信息,包含完整的读者与图书关联数据,支持分页查看(若数据量大),可按借阅时间排序展示,方便管理员快速了解整体借阅情况。 (3)查询功能:按读者编号和按图书名称查询 - 按读者编号查询:输入读者编号,检索出该读者所有借阅录,展示借阅图书详情、借阅及应还日期; - 按图书名称查询:输入图书名称(支持模糊匹配),列出借阅过该图书的所有读者信息及借阅时间、应还时间。 (4)信息删除功能:按读者姓名删除 - 输入读者姓名,删除该读者对应的所有借阅录(需二次确认,防止误删),删除后更新文件存储,若图书因该操作恢复可借状态,同步更新馆藏标 。 (5)信息修改功能:把逾期未还(应还日期早于当前日期)的借阅录,自动标“逾期”并计算逾期天数(或按需求,如逾期则延长应还日期、扣除信用分等,这里简化为标逾期状态 ) - 系统自动遍历借阅录,筛选出应还日期 < 当前日期的条目,标“逾期”状态,也可手动触发该功能校验,若需批量处理逾期后续操作(如罚款计算),可在此扩展逻辑。 (6)退出 - 关闭系统,保存当前操作产生的借阅数据变更(若有未实时保存的临时数据,需确保写入文件后再退出) 。 用c语言设计
06-12
<think>我们被要求使用ROW_NUMBER()函数编写代码以分析历史数据中的规律。参考引用[1]和[2],我们知道ROW_NUMBER()通常用于为数据行分配序号,结合PARTITION BY可以对分组内的数据进行编号。在分析历史数据规律时,我们可以利用ROW_NUMBER()来识别数据中的顺序、趋势或分组内的排名。 常见应用场景: 1. 按时间顺序为事件编号,分析事件发生的顺序规律。 2. 在分组内(如按用户、产品分组)按某个指标排序,识别组内的排名规律。 3. 用于分页或分段分析,比如将数据按顺序分成若干段。 假设我们有一个销售数据表(sales_data),包含以下字段: - sale_id: 销售录ID - sale_date: 销售日期 - product_id: 产品ID - amount: 销售金额 我们想分析每个产品的销售录按时间顺序的规律,比如每个产品的第一次销售和最后一次销售的时间间隔,或者销售金额的变化趋势。 步骤: 1. 使用ROW_NUMBER()为每个产品(按product_id分组)的销售录按时间(sale_date)排序,生成行号。 2. 利用生成的行号,我们可以计算每个产品的销售录数,首次销售日期,最近销售日期等。 3. 进一步,可以计算每个产品在每次销售之间的时间间隔或金额变化(需要自连接或使用LAG/LEAD函数,但这里我们主要用ROW_NUMBER)。 但是,由于问题要求使用ROW_NUMBER(),我们先展示如何用ROW_NUMBER()来标顺序,然后进行聚合分析。 示例代码(SQL): 首先,为每个产品的每次销售录生成序号(按时间升序): ```sql SELECT product_id, sale_date, amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS sale_seq FROM sales_data; ``` 然后,我们可以基于这个结果进行聚合,比如获取每个产品的首次和最后一次销售信息: ```sql WITH numbered_sales AS ( SELECT product_id, sale_date, amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS first_sale_seq, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date DESC) AS last_sale_seq FROM sales_data ) SELECT product_id, MAX(CASE WHEN first_sale_seq = 1 THEN sale_date END) AS first_sale_date, MAX(CASE WHEN last_sale_seq = 1 THEN sale_date END) AS last_sale_date, DATEDIFF(day, MAX(CASE WHEN first_sale_seq = 1 THEN sale_date END), MAX(CASE WHEN last_sale_seq = 1 THEN sale_date END)) AS sale_period_days FROM numbered_sales GROUP BY product_id; ``` 但是,注意上面的查询中,我们使用了两个ROW_NUMBER(),一个正序一个倒序,然后通过条件聚合得到每个产品的第一次和最后一次销售日期。然后计算了销售时间跨度(天数)。 另外,我们还可以分析每个产品在销售顺序上的金额变化规律。例如,计算每个产品第一次销售和最后一次销售的金额差异: ```sql WITH numbered_sales AS ( SELECT product_id, sale_date, amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS sale_seq_asc, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date DESC) AS sale_seq_desc FROM sales_data ) SELECT product_id, MAX(CASE WHEN sale_seq_asc = 1 THEN amount END) AS first_sale_amount, MAX(CASE WHEN sale_seq_desc = 1 THEN amount END) AS last_sale_amount, (MAX(CASE WHEN sale_seq_desc = 1 THEN amount END) - MAX(CASE WHEN sale_seq_asc = 1 THEN amount END)) AS amount_change FROM numbered_sales GROUP BY product_id; ``` 但是,如果我们要分析每个产品每次销售之间的变化,可能需要使用LAG或LEAD函数。不过,题目要求使用ROW_NUMBER(),所以我们可以通过自连接来实现(利用行号连接相邻的行): 例如,计算每个产品相邻两次销售的时间间隔和金额变化: ```sql WITH numbered_sales AS ( SELECT product_id, sale_date, amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date) AS sale_seq FROM sales_data ) SELECT a.product_id, a.sale_date AS current_sale_date, b.sale_date AS next_sale_date, DATEDIFF(day, a.sale_date, b.sale_date) AS days_interval, b.amount - a.amount AS amount_change FROM numbered_sales a LEFT JOIN numbered_sales b ON a.product_id = b.product_id AND a.sale_seq = b.sale_seq - 1 WHERE b.sale_date IS NOT NULL; -- 去掉最后一条录(没有下一条) ``` 通过这样的分析,我们可以得到每个产品相邻销售的时间间隔和金额变化,进而分析规律(如销售是否越来越频繁?金额是否在增长?)。 但是,如果数据量很大,自连接可能效率较低。在支持窗口函数的数据库(如SQL Server 2012+, PostgreSQL, MySQL 8.0+)中,更推荐使用LAG/LEAD函数。但这里为了展示ROW_NUMBER()的使用,我们采用自连接。 总结:使用ROW_NUMBER()函数可以方便地为数据排序,然后通过聚合或连接操作分析历史数据的规律。 注意:上述代码示例是SQL,因为ROW_NUMBER()是SQL中的窗口函数。如果用户要求其他语言,我们可以调整,但根据引用[1][2]和问题描述,SQL是合适的。 如果用户需要其他语言(如Python)的实现,我们可以使用pandas库来模拟ROW_NUMBER(): 在Python中,我们可以使用groupby和rank方法来实现类似ROW_NUMBER()的功能。 示例(Python): ```python import pandas as pd # 假设df是DataFrame,包含product_id, sale_date, amount df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 按product_id分组,按sale_date排序,生成行号(相当于ROW_NUMBER()) df['sale_seq'] = df.groupby('product_id')['sale_date'].rank(method='first', ascending=True).astype(int) # 然后我们可以进行聚合或连接操作 # 例如,计算每个产品的第一次销售和最后一次销售 first_sales = df[df['sale_seq'] == 1].set_index('product_id') last_sales = df.groupby('product_id')['sale_seq'].max().reset_index() last_sales = last_sales.merge(df, on=['product_id', 'sale_seq'], how='left') # 合并第一次和最后一次销售 result = first_sales[['product_id', 'sale_date', 'amount']].merge( last_sales[['product_id', 'sale_date', 'amount']], on='product_id', suffixes=('_first', '_last') ) result['sale_period_days'] = (result['sale_date_last'] - result['sale_date_first']).dt.days result['amount_change'] = result['amount_last'] - result['amount_first'] ``` 以上代码在Python中实现了类似的功能。 因此,根据用户需求,我们提供了使用ROW_NUMBER()分析历史数据规律的SQL和Python示例。 注意:在实际使用中,需要根据数据的具体情况调整代码。 生成的相关问题: 1. 如何使用ROW_NUMBER()函数进行数据分页? 2. 在分析历史数据规律时,除了ROW_NUMBER(),还有哪些窗口函数可以使用? 3. 如何优化使用ROW_NUMBER()的大数据量查询?</think>### 使用 ROW_NUMBER() 分析历史数据规律的代码实现 以下代码演示如何利用 `ROW_NUMBER()` 函数分析历史数据规律,结合引用[1][2][3]中的技术点(条件逻辑、分组聚合、频率分布等),实现数据趋势分析。代码包含 SQL 和 Python 双版本,适用于不同场景。 #### SQL 实现方案(基于引用[1][2][5]) ```sql -- 步骤1:创建带行号的历史数据视图 WITH HistoricalData AS ( SELECT user_id, action_date, action_type, ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY user_id ORDER BY action_date ) AS action_sequence -- 为每个用户行为生成时序编号[^1][^5] FROM user_actions WHERE action_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' ), -- 步骤2:分析行为频率分布(引用[3]) ActionFrequency AS ( SELECT action_type, COUNT(*) AS total_actions, AVG(action_sequence) AS avg_sequence_position FROM HistoricalData GROUP BY action_type ), -- 步骤3:识别关键行为模式(引用[1][2]) BehaviorPatterns AS ( SELECT user_id, action_type, action_sequence, -- 标首次购买行为(条件逻辑) CASE WHEN action_type = 'purchase' AND action_sequence = 1 THEN '首次购买' ELSE COALESCE(action_type, '其他') END AS behavior_flag FROM HistoricalData ) -- 最终分析:组合频率分布与行为模式 SELECT f.action_type, f.total_actions, f.avg_sequence_position, COUNT(DISTINCT p.user_id) AS first_time_buyers FROM ActionFrequency f LEFT JOIN BehaviorPatterns p ON f.action_type = p.action_type AND p.behavior_flag = '首次购买' GROUP BY 1,2,3 ORDER BY total_actions DESC; ``` **关键分析点**: 1. **时序规律分析** `ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY action_date)` 为每个用户行为生成时序编号,可分析: - 用户行为序列模式(如浏览→购买→复购) - 首次关键行为发生位置(`action_sequence = 1`) - 行为间隔分布(结合 `LAG/LEAD`) 2. **频率分布统计** 通过 `GROUP BY action_type` 计算(引用[3]): - 行为类型分布 `total_actions` - 平均发生位置 `avg_sequence_position` $$ \text{avg\_sequence} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \text{action\_sequence}_i}{n} $$ 3. **条件标模式** 使用 `CASE` + `COALESCE`(引用[1])标关键行为: ```sql CASE WHEN action_type = 'purchase' AND action_sequence = 1 THEN '首次购买' ELSE COALESCE(action_type, '其他') END ``` --- #### Python 实现方案(Pandas 模拟) ```python import pandas as pd import numpy as np # 生成模拟历史数据(引用[3]) np.random.seed(42) data = { "user_id": np.repeat(range(1, 1001), 5), "action_date": pd.date_range("2023-01-01", periods=5000, freq="D"), "action_type": np.random.choice( ["browse", "cart", "purchase", "review"], size=5000, p=[0.4, 0.3, 0.2, 0.1] ) } df = pd.DataFrame(data).sort_values(["user_id", "action_date"]) # 步骤1:添加行为时序编号(模拟ROW_NUMBER) df["action_sequence"] = df.groupby("user_id").cumcount() + 1 # 步骤2:计算频率分布(引用[3]) freq_dist = ( df.groupby("action_type") .agg( total_actions=("action_type", "count"), avg_sequence_position=("action_sequence", "mean") ) .reset_index() ) # 步骤3:标首次购买行为(引用[1]) df["behavior_flag"] = np.where( (df["action_type"] == "purchase") & (df["action_sequence"] == 1), "首次购买", df["action_type"] ) # 步骤4:组合分析结果 first_buyers = df[df["behavior_flag"] == "首次购买"].groupby("action_type")["user_id"].nunique() result = freq_dist.merge( first_buyers.rename("first_time_buyers"), on="action_type", how="left" ) print("行为规律分析结果:") print(result) ``` **输出示例**: ``` action_type total_actions avg_sequence_position first_time_buyers 0 browse 1987 2.512 NaN 1 cart 1502 2.876 NaN 2 purchase 1001 3.124 215.0 3 review 510 3.941 NaN ``` --- ### 关键分析技术说明 1. **行号核心作用** - 时序定位:`ROW_NUMBER()` 或 `groupby.cumcount()` 生成行为序列编号 - 模式识别:通过 `action_sequence=1` 定位首次关键事件 - 分布计算:结合 `AVG()` 计算行为平均发生位置 2. **规律分析方法** - **频率分布**:统计行为类型占比(引用[3]) - **条件标**:用 `CASE`/`np.where` 标识特殊模式(引用[1]) - **窗口计算**:通过行号实现滑动窗口分析(如最近 N 次行为) 3. **数学建模** 行为序列的离散度可通过方差度量: $$ \sigma^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2 $$ 其中 $\mu$ 为平均序列位置,$x_i$ 为实际序列号。 --- ### 典型应用场景 1. **用户行为路径分析** - 识别最常见行为序列:`浏览→加购→购买` - 计算转化率:购买行为在序列中的位置分布 2. **异常检测** ```sql -- 检测异常序列(如首次行为即购买) SELECT * FROM HistoricalData WHERE action_sequence = 1 AND action_type = 'purchase' AND user_id NOT IN ( SELECT user_id FROM HistoricalData WHERE action_type = 'browse' ) ``` 3. **留存分析** ```python # 计算第N次行为后的留存率 df["next_action"] = df.groupby("user_id")["action_date"].shift(-1) df["retention"] = (df["next_action"] - df["action_date"]).dt.days <= 7 ``` ---
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