QuestionnaireSurveyService

本文介绍了一个基于Java的问卷调查服务实现细节,包括获取问卷信息、添加及获取问卷结果等功能。通过Spring框架完成业务逻辑处理,并利用JSON进行数据交互。

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

package com.casking.ccss.modules.qs.service;


import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;


import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;


import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;


import com.casking.ccss.modules.qs.dao.QuestionnaireSurveyDao;


@Service
public class QuestionnaireSurveyService {
@Autowired
private QuestionnaireSurveyDao dao;

//获取版本题目信息
public HashMap<String, Object> getQuestionaireData(String sId,String pId){
HashMap<String, Object> data = new HashMap<String, Object>();
String vId = dao.getVidBySid(sId);
if(vId != null){
String desc = dao.getDescriptionByVid(vId);
ArrayList<HashMap<String, String>> qInfoList = dao.getQuestionInfo(vId);
ArrayList<HashMap<String, String>> qDetailList = dao.getQuestionDetailInfo(vId);
ArrayList<String> types = new ArrayList<String>();//分类
for(HashMap<String, String> map : qInfoList){
String qType = map.get("qType");
if(!types.contains(qType)){
types.add(qType);
}
}
data.put("vId", vId);
data.put("description", desc);
data.put("qTypes", types);
data.put("qInfos", qInfoList);
data.put("dInfos", qDetailList);
}
return data;
}

//添加问题结果
public String addQuestionResult(String sid,String pid,String result){
ArrayList<HashMap<String, String>> list = new ArrayList<HashMap<String,String>>();
JSONArray resultJsonArray = JSONArray.fromObject(result.replaceAll("&quot;", "\""));
String vId = dao.getVidBySid(sid);
for(int i = 0;i<resultJsonArray.size();i++){
HashMap<String, String> map = new HashMap<String, String>();
JSONObject object = (JSONObject)resultJsonArray.get(i);
map.put("sId", sid);
map.put("pId", pid);
map.put("vId", vId);
map.put("qId", object.getString("qid"));
map.put("qResult", object.getString("result"));
list.add(map);
}
dao.addQuestionResult(list);
return "T";
}

//获取已回答结果
public ArrayList<HashMap<String, String>> getQuestionResultList(String vId, String pId){

return dao.getQuestionResultList(vId, pId);
}
}
内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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