2024-08-09



import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
 
public class SortExample {
 
    // 二维数组按照第一列排序
    public static void sort2DArray(int[][] array) {
        Arrays.sort(array, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                return Integer.compare(o1[0], o2[0]);
            }
        });
    }
 
    // List按照自定义规则排序
    public static void sortListWithLambda(List<String> list) {
        list.sort((s1, s2) -> s1.compareTo(s2));
    }
 
    // List按照对象属性排序
    public static <T> void sortListByObjectProperty(List<T> list, final String propertyName) {
        list.sort(new Comparator<T>() {
            @Override
            public int compare(T o1, T o2) {
                try {
                    // 使用反射获取属性值
                    java.lang.reflect.Field field = o1.getClass().getDeclaredField(propertyName);
                    field.setAccessible(true);
                    Object val1 = field.get(o1);
                    Object val2 = field.get(o2);
                    return ((Comparable) val1).compareTo(val2);
                } catch (NoSuchFieldException | IllegalAccessException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
            }
        });
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 二维数组排序示例
        int[][] array = {{2, 1}, {4, 3}, {1, 2}};
        sort2DArray(array);
        System.out.println(Arrays.deepToString(array));
 
        // List排序示例
        List<String> strings = Arrays.asList("banana", "apple", "cherry");
        sortListWithLambda(strings);
        System.out.println(strings);
 
        // 对象列表排序示例
        List<Person> people = Arrays.asList(new Person("John", 30), new Person("Alice", 25));
        sortListByObjectProperty(people, "age");
        System.out.println(people.stream().map(p -> p.getName() + ": " + p.getAge()).collect(Collectors.toList()));
    }
 
    static class Person {
        private String name;
        private int age;
 
        Person(String name, int age) {
            this.name = name;
            this.age = age;
        }
 
        public String getName() {
            return name;
        }
 
        public int getAge() {
            return age;
        }
    }
}

这个代码示例展示了如何使用Java的Arrays.sort

2024-08-09



from metpy.units import units
from metpy.calc import cape, dewpoint, theta_e, total_variate
import numpy as np
 
# 假设我们有以下数据:
temperature = np.array([20, 18, 15, 12]) * units.degC
pressure = np.array([1000, 850, 700, 500]) * units.hPa
specific_humidity = np.array([0.01, 0.02, 0.03, 0.04]) * units.kg / units.kg
 
# 计算LCL的高度
lcl_height = theta_e(temperature[0], specific_humidity[0], pressure[0]) - temperature[0]
 
# 计算对流层的高度
convective_temp = temperature - lcl_height
 
# 计算对流层的温度和湿度的总变异
t_var = total_variate(convective_temp, temperature)
h_var = total_variate(convective_temp, specific_humidity)
 
# 计算CAPE
cape_val = cape(convective_temp, specific_humidity, pressure, t_var, h_var)
 
print(f'CAPE值为: {cape_val:.2f} J/kg')

这段代码展示了如何使用Metpy库中的函数来计算CAPE值。首先,我们导入了必要的Metpy模块和numpy。然后,我们假设有气压、温度和特定湿度的数据,并使用Metpy提供的函数来计算LCL高度、对流层的气象元素、对流层气象参数的总变异以及最终的CAPE值。最后,我们打印出CAPE值,这里的结果是一个单位为J/kg的数值。

2024-08-09

冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。重复进行直到没有再需要交换的元素,这意味着数列已经排序完成。

以下是冒泡排序的Python实现:




def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
 
# 使用示例
array = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_array = bubble_sort(array)
print("Sorted array is:", sorted_array)

这段代码首先定义了一个名为bubble_sort的函数,该函数接收一个列表arr作为参数,并通过两层循环实现冒泡排序。外层循环确定需要遍历的次数,内层循环用于比较并交换元素。最后返回排序后的数组。在使用示例中,我们创建了一个未排序的数组array,调用bubble_sort函数对其进行排序,并打印出排序后的结果。

2024-08-09



import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
 
# 创建一个GeoDataFrame,包含一个点和其相关属性
data = {'location': ['P1'], 'latitude': [40.7537], 'longitude': [-73.9848]}
df = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=gpd.points_from_xy(data.longitude, data.latitude))
 
# 打印GeoDataFrame
print(df)
 
# 将GeoDataFrame的坐标系统设置为WGS84
df.set_crs(epsg=4326, inplace=True)
 
# 创建一个点对象
point = Point(116.405285, 39.904989)
 
# 将点对象转换为GeoDataFrame
point_gdf = gpd.GeoDataFrame({'geometry': [point]})
point_gdf.crs = df.crs  # 确保两个GeoDataFrame具有相同的坐标参考系统
 
# 计算点与GeoDataFrame中所有点之间的距离
df['distance'] = df.distance(point_gdf)
 
# 打印距离计算后的GeoDataFrame
print(df)

这段代码首先导入geopandas库和shapely库中的Point类,然后创建一个GeoDataFrame,包含一个点和其相关属性。接着,将GeoDataFrame的坐标系统设置为WGS84,并创建一个点对象。最后,将点对象转换为GeoDataFrame,并计算它与原GeoDataFrame中所有点之间的距离。

2024-08-09



import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个简单的DataFrame,并将其导出为CSV文件,然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤,pandas库提供了丰富的功能来处理和分析数据。

2024-08-09



from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton
 
class MyApp(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.initUI()
 
    def initUI(self):
        # 设置窗口的标题
        self.setWindowTitle('PyQt5 示例')
        # 设置窗口的大小
        self.setGeometry(300, 300, 400, 300)
        # 创建一个按钮
        self.button = QPushButton('点击我', self)
        # 设置按钮的点击事件
        self.button.clicked.connect(self.on_click)
 
    def on_click(self):
        # 当按钮被点击时,弹出一个对话框
        print('按钮被点击')
 
if __name__ == '__main__':
    app = QApplication([])
    ex = MyApp()
    ex.show()
    app.exec_()

这段代码演示了如何使用PyQt5创建一个简单的窗口应用程序,其中包含一个按钮和点击事件的处理。当用户点击按钮时,程序会在控制台打印一条消息。这个例子是PyQt5图形化界面编程的入门级示例,适合初学者学习和练习。

2024-08-09

以下是一个简化的代码示例,展示了如何在Spring Boot应用中使用Neo4j来创建和查询企业级分布式应用拓扑图:




import org.neo4j.ogm.annotation.NodeEntity;
import org.neo4j.ogm.annotation.Relationship;
 
@NodeEntity
public class Server {
    Long id;
    String name;
    // 省略其他属性和方法
}
 
@RelationshipEntity(type="DEPLOYS")
public class Deploys {
    Long id;
    Server server;
    Application application;
    // 省略其他属性和方法
}
 
@NodeEntity
public class Application {
    Long id;
    String name;
    // 省略其他属性和方法
}
 
@Service
public class TopologyService {
 
    @Autowired
    private Neo4jClient neo4jClient;
 
    public void createApplication(Application application) {
        // 使用Neo4jClient创建应用程序节点
        neo4jClient.create(application);
    }
 
    public void createDeploymentRelationship(Server server, Application application) {
        // 创建服务器和应用程序之间的部署关系
        Deploys deploys = new Deploys(server, application);
        neo4jClient.create(deploys);
    }
 
    public List<Application> getApplicationsDeployedOnServer(Server server) {
        // 获取特定服务器上部署的应用程序列表
        return neo4jClient.query()
            .matching("(server:Server {id: $serverId})-[deploys:DEPLOYS]->(application:Application)")
            .withParam("serverId", server.getId())
            .returning("application")
            .as(Application.class)
            .fetch();
    }
}

在这个示例中,我们定义了ServerApplication和它们之间的Deploys关系。然后,我们创建了一个TopologyService,它使用Neo4jClient与图数据库进行交互。createApplication方法创建一个新的应用程序节点,而createDeploymentRelationship方法在给定的服务器和应用程序之间创建一个部署关系。最后,getApplicationsDeployedOnServer方法获取特定服务器上部署的应用程序列表。

这个简化的代码示例展示了如何在Spring Boot应用中集成Neo4j,并使用它来维护企业级分布式应用拓扑图。在实际应用中,你需要进一步完善Service层的实现,以及添加必要的控制器层来处理HTTP请求,并配置Neo4j相关的配置文件等。

2024-08-09

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索引擎。它具有分布式、高度可伸缩、易于管理等特点,并且在各种场景中都有广泛的应用,包括日志分析、实时应用监控等。

以下是一个简单的Python代码示例,展示如何使用Elasticsearch的Python客户端进行基本的索引、搜索操作:




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch集群
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个索引
es.indices.create(index='my_index', ignore=400)
 
# 添加一个文档到索引
es.index(index='my_index', id=1, document={'name': 'John Doe', 'age': 30})
 
# 搜索索引
response = es.search(index='my_index', query={'match': {'name': 'John'}})
 
# 打印搜索结果
print(response['hits']['hits'])

在这个例子中,我们首先导入了Elasticsearch模块,然后创建了一个连接到本地Elasticsearch实例的客户端对象。接着,我们创建了一个名为my_index的新索引,添加了一个文档,并进行了一个基本的搜索,搜索名字中包含"John"的文档。最后,我们打印出了搜索结果。

请确保您已经安装了elasticsearch Python客户端库,并且Elasticsearch服务器正在运行。您可以使用pip install elasticsearch命令来安装它。

2024-08-09

在分布式系统中,接口幂等性指的是任意多次请求产生的副作用和单次请求相同。这通常是通过在服务端维护状态信息,并在处理请求时检查这些信息来保证的。

而分布式限流是为了防止系统被大量请求压垮,通过某种策略限制请求的频率或数量。

Guava提供了一些工具来帮助我们实现分布式接口幂等性和限流,例如使用RateLimiter来实现限流,使用AtomicLongAtomicReference来保证操作的原子性。

以下是一个简单的例子,使用Guava的RateLimiter来实现分布式限流,以及使用AtomicLong来保证接口的幂等性:




import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
 
public class DistributedInterface {
 
    // 使用RateLimiter限制请求的频率
    private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10.0); // 每秒不超过10个请求
 
    // 使用AtomicLong记录操作的状态
    private final AtomicLong operationCount = new AtomicLong(0);
 
    public void performOperation() {
        // 请求之前需要获取许可
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            long currentCount = operationCount.incrementAndGet();
            // 如果操作已经执行过,则不再执行
            if (currentCount > 1) {
                System.out.println("Operation already performed. Count: " + currentCount);
            } else {
                // 执行操作
                System.out.println("Performing operation...");
            }
        } else {
            System.out.println("Rate limit exceeded.");
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        DistributedInterface interfaceInstance = new DistributedInterface();
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            interfaceInstance.performOperation();
        }
    }
}

在这个例子中,performOperation方法首先尝试获取RateLimiter的许可,然后使用AtomicLong来记录操作的次数,如果操作已经执行过,则不再执行实际的操作逻辑。这样就实现了分布式限流和接口的幂等性。

2024-08-09

由于提供源代码的需求可能会导致许多安全和隐私问题,并且不符合Stack Overflow的问题条款,我无法提供完整的源代码。但是,我可以提供一个简化的例子,展示如何使用Spring Cloud创建微服务架构的前后端分离示例。

后端示例(微服务):




// 用Spring Boot创建服务注册中心
@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
 
// 用Spring Boot和Spring Cloud创建服务提供者
@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}

前端示例(使用Vue.js):




// 安装Vue和Axios
npm install vue axios --save
 
// Vue组件发送HTTP请求
<template>
  <div>{{ message }}</div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      message: ''
    }
  },
  created() {
    this.fetchData();
  },
  methods: {
    fetchData() {
      axios.get('http://service-provider/api/data')
        .then(response => {
          this.message = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error!', error);
        });
    }
  }
}
</script>

在这个例子中,我们创建了一个简单的服务注册中心和服务提供者,以及一个简单的前端Vue.js应用程序,它通过Axios从服务提供者获取数据。这个例子展示了如何使用Spring Cloud和Vue.js构建前后端分离的微服务架构。