根据List属性的某一个,或者某几个值来进行分类

在处理大量数据时,原本使用for循环和Map进行List属性分类导致效率低下和内存消耗过大。通过反思,提出使用数据库的'Order By'进行属性排序,通过对比相邻数据实现仅遍历一次列表的高效分类方法。后续可根据需求考虑线程划分优化。

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最近遇到这个问题也是头疼了很久。
按照大家思都不想思考的方法来说。
用几个for循环来解决

List<T> arr = new ArrayList<T>();
Set<Integer> idlist = new HashSet<Integer>();
int size = idlist.size();
for( T item : data){  //data为原数组
    //操作
    idlist.add(item.getid());
    if(arr.size()>0){
        if(idlist.size()>size){
            size = idlist.size();
        for(int i = 0;i<arr.size();i++){
            if(item.getid() == arr.get(i).getid()){
                arr.get(i).getList().add(item)
                break;
                }
            }
        }
    }else{
    size = idlist.size();
    arr.add(item)
    }
}

这真的是脑子都不用动的写的方法。。一开始没问题,结果抛过来的数据直接几千条,完了,这效率,真的底下到不可能呢。

于是,怎么办呢?冥思苦想的我。又换了个方法。用map表来做吧。

Map<String,List<T>> map = new HashMap<>();
for(T item:data){
    if(map.get(T.getid())==null){
        map.put(item)
    }else{
        map.get(T.getid()).add(item)
    }
}

好像是没什么问题。
数据一大,运行以后。血崩。这内存吃的。。。emmmmm
凉啊。怎么搞呢。
这串数据最少肯定是要循环一遍的,而我们怎么才能吧这个数据限定在只循环一遍呢?

为什么不用数据库的排序‘order by’来解决一下呢,非要在java上死那么久。

那么,重要思路出现了,order by 来对几个属性进行升序或者降序,那么这串数据的处理的时候,我们每一条数据只需要和上一条对比,如果相同,则添加,不同,就变成新的数据插入。

    for(T item:data){
        if(arr.size==0){
            arr.add(item)
            continue;
        }
        if(arr.get(arr.size()-1).getid()==item.getid()){
            arr.get(arr.size()-1).getlist().add(item)
            continue;
        }
        list.add(item);
    }
之后要划分线程来做还是怎么样,不都随你。。。
<think>嗯,用户想用FP-growth算法处理CSV数据来挖掘关联规则,并预测事件再次发生的间隔天数。首先,我需要回忆一下FP-growth的基本原理和应用步骤。根据引用[1]和[2],FP-growth主要用于频繁项集挖掘,通过构建FP-tree来高效存储数据,然后进行关联分析。不过用户的问题还涉及到时间间隔的预测,这部分可能需要结合其他方法,因为FP-growth本身并不处理时间序列预测。 首先,处理CSV数据。数据预处理是关键,用户需要将数据转换成适合FP-growth处理的格式。比如,每个事件的发生时间可能需要被转换成时间窗口,或者将事件按时间排序,形成事务数据集。比如,每个事务代表某个时间段内发生的事件集合。引用[2]提到数据预处理包括清洗和去异常,所以用户需要先确保数据干净,可能还要处理缺失。 接下来,构建FP-tree。这一步应该没问题,按照标准流程处理事务数据,生成频繁项集。之后,生成关联规则,计算支持度和置信度。但用户的问题还要求预测事件重复发生的间隔天数。这里可能需要将时间间隔作为关联规则的一部分,或者将时间属性离散化后加入项集中。例如,把间隔天数分箱,如“0-3天”、“4-7天”等,作为项集的一个项。这样,当挖掘关联规则时,可以找到事件与特定时间间隔之间的关系。 不过,FP-growth本身不处理数型数据,所以时间间隔需要先离散化。用户需要将连续的时间间隔转换成分类变量。比如,先计算事件A发生后,再次发生事件B的时间间隔,然后将这些间隔分成几个类别,作为新的项加入事务数据中。这样,当FP-growth运行时,可以找到诸如“事件A → 间隔3-5天”这样的规则,用于预测。 然后,关于预测部分,可能需要将关联规则与时间序列模型结合。比如,使用挖掘出的频繁项集和规则,结合历史间隔时间的统计(如平均间隔),来预测下一次发生的时间。或者,在生成关联规则时,包含时间间隔的条件,当某个事件组合出现时,触发对应的间隔预测。 需要注意的是,这可能超出了传统FP-growth的应用范围,可能需要结合其他技术,比如在关联规则的基础上使用回归模型预测时间,或者使用序列模式挖掘来处理时间顺序。引用[2]提到个性化推荐是基于关联规则,或许类似地,预测间隔可以基于规则中的时间项。 另外,用户提到的CSV表格结构可能包含事件类型和发生时间。处理时,需要按用户或会话分组,将同一时间段内的事件组合成事务,并记录时间间隔。例如,用户每次购买商品的时间,可以计算两次购买之间的天数,然后将这些天数离散化后作为项集的一部分。 可能还需要考虑数据的分组方式,比如按用户分组,每个用户的事务按时间排序,然后计算相邻事件的时间间隔,并将该间隔作为后续事务的一个属性。这样,在挖掘关联规则时,可以找到事件与特定时间间隔之间的关联。 总结步骤可能包括:数据预处理(清洗、分组、时间间隔计算、离散化)、构建FP-tree挖掘频繁项集、生成包含时间间隔的关联规则,最后利用这些规则进行预测。预测时,当新事件发生时,匹配已有的规则,找到对应的间隔类别,再转换为具体天数。 不过,这样的方法可能准确度有限,因为FP-growth处理的是频繁模式,而时间预测可能需要更精确的数分析。可能需要将关联规则作为特征,输入到时间序列模型或回归模型中,进行更精确的预测。例如,先通过FP-growth找到频繁发生的事件组合及其常见时间间隔,再使用这些信息作为特征,训练一个回归模型来预测具体天数。 总的来说,用户的这个问题需要结合关联规则挖掘和时间序列分析,可能需要分步骤处理:先用FP-growth处理事件之间的关联,再处理时间间隔的预测,可能需要结合其他方法。需要确保时间数据被正确编码到事务数据中,以便FP-growth能够捕捉到时间间隔的模式。</think>### 分步解答:基于FP-Growth的关联规则挖掘与时间间隔预测 #### 一、数据预处理 1. **数据清洗** - 删除包含缺失或异常的记录(例如负时间间隔或非事件字段)[^2]。 - 将时间字段(如事件发生时间)转换为标准格式(如`YYYY-MM-DD HH:MM:SS`)。 2. **构建事务数据集** - **分组与排序**:按用户/设备ID分组,按时间戳升序排列事件。 ```python df_sorted = df.groupby('user_id').apply(lambda x: x.sort_values('timestamp')) ``` - **计算时间间隔**:在每组中计算相邻事件的间隔天数,并离散化为分类标签(例如:`0-3天`, `4-7天`)。 ```python df_sorted['interval'] = df_sorted['timestamp'].diff().dt.days.fillna(0) df_sorted['interval_label'] = pd.cut(df_sorted['interval'], bins=[0,3,7,30], labels=['short', 'medium', 'long']) ``` - **生成事务**:将`事件类型 + 间隔标签`组合为事务项(例如:`事件A_short`)。 #### 二、FP-Growth关联规则挖掘 1. **构建FP-Tree** 使用预处理后的事务数据构建FP-Tree,统计频繁项集。以`mlxtend`库为例: ```python from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(transactions) df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = fpgrowth(df_encoded, min_support=0.05, use_colnames=True) ``` 2. **生成关联规则** 提取规则并筛选置信度与提升度: ```python from mlxtend.frequent_patterns import association_rules rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.6) rules = rules[rules['lift'] > 1.0] # 筛选有效规则 ``` #### 三、时间间隔预测 1. **规则应用** - 从规则中提取包含时间间隔的条件(例如:`事件A -> 事件B_short`)。 - 当新事件发生时,匹配规则前件,返回后件中的时间间隔标签。 2. **数化预测** - 若需具体天数,将离散标签映射为区间中(例如`short→1.5天`)或结合历史统计(如相同标签下的平均间隔)。 #### 四、完整流程示例 ```python import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth, association_rules # 1. 读取并预处理数据 df = pd.read_csv("events.csv") df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']) df = df.sort_values(by=['user_id', 'timestamp']) # 2. 计算时间间隔并离散化 df['interval'] = df.groupby('user_id')['timestamp'].diff().dt.days.fillna(0) df['interval_label'] = pd.cut(df['interval'], bins=[0,3,7,30], labels=['short', 'medium', 'long']) # 3. 构建事务数据集 transactions = df.groupby(['user_id', 'timestamp']) \ .apply(lambda x: list(x['event_type'] + '_' + x['interval_label'].astype(str))) # 4. 运行FP-Growth te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(transactions) df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = fpgrowth(df_encoded, min_support=0.05, use_colnames=True) # 5. 生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.7) valid_rules = rules[(rules['lift'] > 1.2) & (rules['consequents'].apply(lambda x: 'short' in str(x)))] # 6. 预测示例(假设新事件为["事件A"]) matched_rules = valid_rules[valid_rules['antecedents'].apply(lambda x: '事件A' in str(x))] predicted_interval = matched_rules['consequents'].iloc[0].split('_')[-1] # 返回"short" ``` #### 五、优化方向 1. **时间特征增强** - 添加周期性特征(如星期几、是否节假日)。 - 使用滑动窗口统计历史间隔的均/方差。 2. **模型融合** - 将关联规则作为特征输入回归模型(如XGBoost),联合预测具体天数。 --- ###
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