connections.sort 方法使用

最新推荐文章于 2022-05-13 15:55:37 发布

等烟雨

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分类专栏： java技术文章标签： java 数据库移动开发

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本文介绍了一个使用Java进行自定义对象排序的例子。通过实现Comparator接口，按照Perform对象的sortId属性进行升序排列。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Collections.sort(performers, new Comparator<Performer>() {
				public int compare(Performer o1, Performer o2) {
					return o1.getSortId().compareTo(o2.getSortId());
				}
			});

此时的比较o1,o2对象之间的属性，按照字母自然顺序比较比如:a,b,c,d

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# Compute centrality measures important degree_centrality = nx.degree_centrality(G) betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G) closeness_centrality = nx.closeness_centrality(G) eigenvector_centrality = nx.eigenvector_centrality(G, max_iter=1000) # Convert to DataFrame for analysis centrality_df = pd.DataFrame({ "Node": list(G.nodes), "Degree Centrality": [degree_centrality[node] for node in G.nodes], "Betweenness Centrality": [betweenness_centrality[node] for node in G.nodes], "Closeness Centrality": [closeness_centrality[node] for node in G.nodes], "Eigenvector Centrality": [eigenvector_centrality[node] for node in G.nodes] }) # Sort by Degree Centrality centrality_df = centrality_df.sort_values(by="Degree Centrality", ascending=False) # Top influencers by Degree Centrality (most direct connections) top_degree = centrality_df.sort_values(by="Degree Centrality", ascending=False).head(10) # Top influencers by Betweenness Centrality (most control over shortest paths) top_betweenness = centrality_df.sort_values(by="Betweenness Centrality", ascending=False).head(10) # Top influencers by Closeness Centrality (shortest average distance to all nodes) top_closeness = centrality_df.sort_values(by="Closeness Centrality", ascending=False).head(10) # Top influencers by Eigenvector Centrality (importance based on connections to other important nodes) top_eigenvector = centrality_df.sort_values(by="Eigenvector Centrality", ascending=False).head(10) 调整逻辑回归正则化参数（C）哪里改

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