一类似传销的累加算法以及如何设计数据库!

博客围绕树型结构问题展开,通过声明DataTable型类变量避免多次操作数据库。利用递归方法,结合数据库查询语句,实现了计算当前登陆用户的直接下级节点数目和所有下级节点数目,并给出了相应的代码示例,涉及数据库操作和递归算法。

这实际上是一个典型的树型结构的问题,每个节点都应该记录他父节点的信息,调用的时候用递归的方法调用就可以了。

首先我们声明一个DataTable型的类变量,以避免每次都要操作数据库,同时在页面上放三个Label。代码如下

using System;
using System.Collections;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Web;
using System.Web.SessionState;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.HtmlControls;
using System.Data.OleDb;

namespace hualong
{
 /// <summary>
 /// test 的摘要说明。
 /// </summary>
 public class test : System.Web.UI.Page
 {
  protected System.Web.UI.WebControls.Label Label1;
  protected System.Web.UI.WebControls.Label Label2;
  protected System.Web.UI.WebControls.Label Label3;
  private DataTable dt;
 
  private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
  {
   // 在此处放置用户代码以初始化页面
   if(!IsPostBack)
   {
       string userName = this.User.Identity.Name.ToString();//在这里获得通过了验证的用户的名字,因为我设置的是Forms窗体验证
    string connString = "provider=Microsoft.Jet.OleDb.4.0;Data Source="+Server.MapPath(".")+"//hualong.mdb"+";User ID=admin;Jet OleDb:Database Password=";//在这里我的数据库用了密码
    string selString = string.Format("select Count(*) from clientele where parent_id='{0}'",userName);//这里找到的是登陆用户的直接下级节点的数目
    string selString1 = "select * from clientele";//这里把所有的数据取出来,一定不能够写where子句,否则显示所有节点数目的函数ShowAllCount会返回错误的数字,我在这里晕了好久,多亏了快乐的帮助
                OleDbConnection conn = new OleDbConnection(connString);
    OleDbCommand comm = new OleDbCommand(selString,conn);
    conn.Open();
    Label1.Text = ((int)comm.ExecuteScalar()).ToString();//这个Label显示的是当前登陆用户的直接下级节点数目
    Label3.Text = userName;//这个Label显示的是用户的名字
    conn.Close();
    OleDbDataAdapter adapter = new OleDbDataAdapter(selString1,conn);
    dt = new DataTable();
    adapter.Fill(dt);
    Label2.Text = ShowAllCount(userName).ToString();//这个Label显示的是当前登陆用户所有的节点的数目,他调用了函数ShowAllCount.

    dt.Dispose();//销毁dt,减轻服务器开销
   }
  }

//这个递归调用函数显示当前用户的所有下级节点
  private int ShowAllCount(string str)
  {
   DataRow[] drClass = dt.Select(string.Format("parent_id='{0}'",str));//把符合条件的记录找出来,负责递归将会陷入死循环
   int count = drClass.Length;
   if(count>0)
   {
    foreach( DataRow dr in drClass)
    {
     string newStr = dr["this_id"].ToString();
     count += ShowAllCount(newStr);
    }
   }
   return count;
  }

  #region Web 窗体设计器生成的代码
  override protected void OnInit(EventArgs e)
  {
   //
   // CODEGEN: 该调用是 ASP.NET Web 窗体设计器所必需的。
   //
   InitializeComponent();
   base.OnInit(e);
  }
  
  /// <summary>
  /// 设计器支持所需的方法 - 不要使用代码编辑器修改
  /// 此方法的内容。
  /// </summary>
  private void InitializeComponent()
  {   
   this.Load += new System.EventHandler(this.Page_Load);

  }
  #endregion
 }
}

数据库:

   id                parent_id       this_id

自动编号        string型          string型

这一切多亏了快乐的帮助啊,我发觉他今天的帮我的那点时间真的让我明白了好多东西,让我知道怎么样去找出问题啊,我以前就是不知道怎么样去找出问题!

今天心里很开心的

<think>首先,用户的问题是:“hive sql中实现传销人员预警信息,不支持用空间聚类算法,我现有身份证号和姓名以及经纬度”。我需要用中文回答。 关键点: - 在Hive SQL中实现传销人员预警。 - 不支持使用空间聚类算法(如DBSCAN或K-means)。 - 数据包括身份证号、姓名和经纬度。 传销人员预警通常涉及检测可疑的聚集行为,比如多个人员在特定区域聚集,这可能传销活动。既然不支持空间聚类算法,我需要用SQL来实现类似的功能,而不依赖于复杂的聚类。 在Hive SQL中,我可以使用基本的地理空间函数或基于距离的计算。Hive有内置的地理空间UDFs(用户定义函数),比如ST_DISTANCE来计算两点之间的距离。 思路: - 计算每个人之间的距离,找出在特定距离内的聚集点。 - 但直接计算所有点对之间的距离在大量数据下效率低下,因为它是O(n^2)的复杂度。 - 所以,我需要个更高效的方法,比如使用网格或分区来减少计算量。 由于是Hive SQL,我可以: 1. **添加地理空间列:** 将经纬度转换为Hive的地理空间点类型。 2. **创建网格:** 将地图划分为网格,并分配每个人到网格单元。 3. **检测聚集:** 在网格单元内或相邻网格中,计算人员数量,如果超过阈值,则标记为预警。 4. **基于距离的过滤:** 使用ST_DISTANCE函数来检查点之间的距离是否小于某个半径。 步骤: - 假设我们有,比如`people`,包含列:`id_card`, `name`, `longitude`, `latitude`。 - 首先,添加个点列:`ALTER TABLE people ADD COLUMN location ST_POINT;` 然后用`ST_POINT(longitude, latitude)`填充它。 - 但Hive SQL中,地理空间函数需要启用,并且可能不是所有版本都支持。用户说“不支持用空间聚类算法”,但地理空间UDFs可能还是可用的,只要我不使用聚类算法本身。 在Hive中,我可以使用: - `ST_POINT(longitude, latitude)` 创建点。 - `ST_DISTANCE(point1, point2)` 计算距离。 - 但为了高效,我可以使用`LATERAL VIEW`或子查询来避免笛卡尔积。 个常见的方法是使用自连接或窗口函数,但自连接在大量数据上可能很慢。 更好的方法: - 使用网格分组。例如,将经纬度舍入到定精度(如0.01度,大约1km),然后按这个网格分组。 - 然后,对于每个网格单元,计算人员数量。如果数量超过阈值(比如5人),则标记该网格为可疑区域。 - 为了处理边界情况,我可能需要检查相邻网格。 简单实现: 1. 创建个网格列:`SELECT FLOOR(longitude * 100) AS grid_x, FLOOR(latitude * 100) AS grid_y FROM people` 2. 然后按网格分组:`SELECT grid_x, grid_y, COUNT(*) AS count FROM ... GROUP BY grid_x, grid_y HAVING count >= 5` 3. 这将返回人员聚集的网格。 但这只检测网格内的聚集,不处理网格边界。为了改进,我可以: - 对于每个点,检查在半径r内的其他点数量。 - 使用窗口函数或自连接。 在Hive SQL中,个高效的方法是使用`LATERAL VIEW explode()`但可能不直接适用。 另个想法:使用空间索引,但Hive SQL可能不支持。 我可以假设数据量不大,或者使用近似方法。 最终,我将提供个SQL查询示例。 现在,回答完问题后,我必须提出3-5个相关问题,以“§§相关问题§§”开头,并在同行,然后列出问题。 问题格式:第行必须完整输出“§§相关问题§§”,然后列出1. 2. 3. 等。 例如: §§相关问题§§ 1. 如何优化这个查询以提高性能? 2. 如果经纬度数据有缺失怎么办? 3. 阈值设置多少合适? 现在,构建我的回答。 回答结构: 1. 解释方法:既然不支持空间聚类算法,我建议使用基于网格或距离的聚集检测在Hive SQL中。 2. 提供SQL示例。 3. 结束回答问题。 4. 然后输出“§§相关问题§§”和3-5个相关问题。 SQL示例: - 假设名为`person_info`,列有`id_card`, `name`, `longitude`, `latitude`。 - 步骤: a. 添加个点列(可选)。 b. 计算每个网格的计数。 c. 筛选出高计数的网格。 查询: ```sql -- 首先,创建网格分组 SELECT FLOOR(longitude * 100) AS grid_x, FLOOR(latitude * 100) AS grid_y, COUNT(*) AS person_count FROM person_info GROUP BY FLOOR(longitude * 100), FLOOR(latitude * 100) HAVING COUNT(*) >= 5; -- 阈值设为5 ``` 这将返回聚集的网格坐标。 为了更精确,我可以使用ST_DISTANCE在自连接中,但效率低。 ```sql -- 自连接方法(谨慎使用,可能慢) SELECT a.id_card, a.name, a.longitude, a.latitude FROM person_info a JOIN person_info b ON ST_DISTANCE(ST_POINT(a.longitude, a.latitude), ST_POINT(b.longitude, b.latitude)) <= 0.01 -- 例如,10km半径 WHERE a.id_card != b.id_card GROUP BY a.id_card, a.name, a.longitude, a.latitude HAVING COUNT(DISTINCT b.id_card) >= 4; -- 至少有4个其他人在附近 ``` 但自连接可能导致数据爆炸。 更好的方法是使用窗口函数,但Hive可能不支持地理窗口。 在Hive中,我可以使用UDF或近似方法。 我将推荐网格方法作为起点。 在回答中,解释优缺点。 现在,相关问题: 1. 如何优化这个查询的性能当数据量很大时? 2. 如果经纬度数据不准确或有噪声,怎么处理? 3. 阈值设置多少合适?有没有参考标准? 4. 除了网格方法,还有其他SQL友好的聚集检测方法吗? 5. 如何将这个预警信息集成到实时系统中? 确保3-5个。 最终输出: - 回答内容。 - 然后“§§相关问题§§”在行。 - 然后列。</think>在Hive SQL中实现传销人员预警信息,而不使用空间聚类算法(如DBSCAN或K-means),可以通过基于距离或网格的简单聚集检测来实现。核心思路是利用Hive内置的地理空间函数(如`ST_POINT`和`ST_DISTANCE`)或经纬度网格分组,计算人员密集区域。假设您有`person_info`,包含列`id_card`(身份证号)、`name`(姓名)、`longitude`(经度)、`latitude`(纬度),以下是详细步骤和示例代码: ### 实现方法 1. **网格分组法(推荐,高效)**:将地图划分为网格(如0.01度约1km),按网格单元统计人员数量。如果某网格内人员数超过阈值(例如5人),则视为可疑聚集区域。 2. **距离过滤法(精确但低效)**:使用自连接计算每个点与其他点的距离,统计半径内(如0.01度约1km)的邻居数。若邻居数超过阈值,则标记预警。但自连接在数据量大时性能较差,需谨慎使用。 ### Hive SQL示例代码 以下示例使用网格分组法,因为它更高效且避免复杂聚类。假设阈值设为5人,网格精度为0.01度(可调整): ```sql -- 步骤1: 创建网格分组并检测聚集 SELECT grid_x, grid_y, COUNT(*) AS person_count, COLLECT_LIST(NAMED_STRUCT('id_card', id_card, 'name', name, 'longitude', longitude, 'latitude', latitude)) AS person_details -- 收集详细信息 FROM ( SELECT id_card, name, longitude, latitude, FLOOR(longitude / 0.01) * 0.01 AS grid_x, -- 网格X坐标,精度0.01度 FLOOR(latitude / 0.01) * 0.01 AS grid_y -- 网格Y坐标,精度0.01度 FROM person_info ) grid_data GROUP BY grid_x, grid_y HAVING COUNT(*) >= 5 -- 阈值设为5 ``` - **输出**:返回每个可疑网格的坐标、人员数量及详细信息列。您可进步处理为预警信息。 - **优化提示**: - 精度调整:根据实际需求修改`0.01`(约1km)为更小值(如0.005)以提高精度,或更大值以降低计算量。 - 性能:网格法复杂度低(O(n)),适合大数据集。若需处理网格边界,可扩展查询检查相邻网格(使用`grid_x ± 0.01`等)。 - 备选距离法(小数据集适用): ```sql SELECT a.id_card, a.name, a.longitude, a.latitude FROM person_info a JOIN person_info b ON a.id_card != b.id_card -- 避免自连接 WHERE ST_DISTANCE(ST_POINT(a.longitude, a.latitude), ST_POINT(b.longitude, b.latitude)) <= 0.01 -- 半径0.01度 GROUP BY a.id_card, a.name, a.longitude, a.latitude HAVING COUNT(DISTINCT b.id_card) >= 4 -- 阈值设为4个邻居 ``` ### 注意事项 - **数据质量**:确保经纬度数据完整(可用`WHERE longitude IS NOT NULL AND latitude IS NOT NULL`过滤缺失值)。 - **阈值设置**:基于历史数据或业务经验调整阈值(如5人),过高可能漏报,过低可能误报。 - **Hive环境**:需启用Hive地理空间UDFs(确认Hive版本支持`ST_POINT`等函数)。 - **局限性**:网格法可能忽略边界聚集,距离法性能差。可结合时间维度(如新增`timestamp`列)增强预警。
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