JAVA自动生成前缀加日期的编码

本文介绍一种自动编码生成器的实现过程,包括日期格式化、数据库查询最大编码及编码生成逻辑等关键步骤。通过具体实例展示了如何生成带有特定前缀和顺序码的编码。

1.生成类似与220114这样的日期数字

`String yearMonth = DateUtils.parseDateToStr("yyMMdd", DateUtils.getNowDate());

2.new一个map

Map map = new HashMap();

3.new一个String拼接字符串和日期数字

String pre = "AC" + yearMonth;

4.将per塞到map里

map.put("pre", pre);

5.再new一个String利用模糊查找数据库里最大的编码

String maxCode = findMaxCode(map);

findMaxCode方法
  @Override
    public String findMaxCode(Map map) {
        return jijianAccountMapper.findMaxCode(map);
    }

SQL语句
 select max('编码') as max_code from '表名'
         where '编码' like  concat(#{pre}, '%')`

6.返回GenerateCodeUtil类的create方法

return GenerateCodeUtil.create(pre, maxCode, pre.length(), 3);

7.看到这个方法有四个参数分别是前缀,最大编码,前缀长度,编码中最后放几位顺序码,我们进入GenerateCodeUtil类

 public static String create(String pre, String maxCode, int preLength, Integer sequenceBit) {
        //预备补位0
        String codeBit = "0000000000000000";
        //要生成的编码
        String nextCode = "";
        if (!EmptyUtils.isEmpty(maxCode)) {
            nextCode = maxCode.substring(0, preLength);
            Integer codeNum = Integer.valueOf(maxCode.substring(pre.length()));
            Integer zeroNum = sequenceBit > String.valueOf(codeNum + 1).length() ? sequenceBit - (String.valueOf(codeNum + 1).length()) : 0;
            nextCode += (zeroNum > 0 ? (codeBit.substring(0, zeroNum) + (codeNum + 1)) : (codeNum + 1));
        } else {
            nextCode = pre + codeBit.substring(0, sequenceBit - 1) + "1";
        }
        return nextCode;
    }

总结,这就是完成步骤和方法

### 前缀编码概述 前缀码是一种特殊的二进制编码方案,其中任何有效代码都不是其他有效代码的前缀。这种特性使得解码过程变得简单而唯一[^2]。 ### 实现方法 为了构建高效的前缀编码体系,通常采用霍夫曼编码这一基于贪心算法的方法来生成最优前缀码。具体而言: - **频率统计**:计算输入字符集中各个字符出现的概率或者频次。 - **优先队列初始化**:创建一个最小堆(Min Heap),将每个字符作为一个节点入到该堆中,节点权重为其对应的概率/频次。 - **构造霍夫曼树**: - 取出两个权值最小的结点; - 创建一个新的内部结点,其左子结点指向第一个取出的结点,右子结点指向第二个取出的结点;新结点的权值等于这两个结点之和; - 将这个新的结点重新放回到最小堆里; - 重复上述操作直到只剩下一个根结点为止。 ```python import heapq def huffman_encoding(frequencies): heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in frequencies.items()] heapq.heapify(heap) while len(heap) > 1: lo = heapq.heappop(heap) hi = heapq.heappop(heap) for pair in lo[1:]: pair[1] = '0' + pair[1] for pair in hi[1:]: pair[1] = '1' + pair[1] heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:]) return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p)) # Example usage of Huffman encoding function frequencies_example = {'a': 45, 'b': 13, 'c': 12, 'd': 16} huffman_encoded_symbols = dict(huffman_encoding(frequencies_example)) print("Encoded symbols:", huffman_encoded_symbols) ``` 此段Python代码展示了如何利用霍夫曼编码技术为给定的一组符号分配最短长度的不同位串表示形式[^1]。 ### 应用场景 前缀编码因其独特性质而在多个方面展现出显著优势: - **数据压缩**:通过减少冗余信息量达到节省存储空间的目的,尤其适用于文本文件、图像以及视频等多种类型的媒体资源处理上。 - **网络传输优化**:在网络通信过程中运用前缀编码能够降低带宽占用率并快传送速度,从而提升整体效率。 - **搜索引擎索引建立**:在大型文档集合检索系统中,借助于精心设计过的前缀编码机制可速查询响应时间,并改善用户体验质量。 ### 数据结构与编码方式 霍夫曼编码依赖于一种特定的数据结构——霍夫曼树来进行编码表的设计。这棵树由一系列叶子节点组成,每片叶子代表原始消息中的某个单独字符及其关联的路径标签序列(即最终形成的变长字典条目),而非叶节点则仅用于连接目的而不携带实际意义的信息[^3]。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值