当前位置:

首页 > 编程开发 > Java怎么模拟rank/over函数实现获取分组排名

Java怎么模拟rank/over函数实现获取分组排名

背景考试批次班级姓名语文202302三年一班张小明130.00202302三年一班王二小128.00202302三年一班谢春花136.00202302三年二班冯世杰129.00202302三年二班马功成130.00202302三年二班魏翩翩136.00假设我们有如上数据,现在有一个需求需要统计各学生语文单科成绩在班级中的排名和全年段排名,你会如何实现?很容易的我们想到了rank()over()实现over()是分析函数,可以和rank()、dense_rank()、row_number()配合使用。使用语

背景

考试批次班级姓名语文
202302三年一班张小明130.00
202302三年一班王二小128.00
202302三年一班谢春花136.00
202302三年二班冯世杰129.00
202302三年二班马功成130.00
202302三年二班魏翩翩136.00

假设我们有如上数据,现在有一个需求需要统计各学生语文单科成绩在班级中的排名和全年段排名,你会如何实现?

很容易的我们想到了 rank() over() 实现

over()是分析函数,可以和 rank()、 dense_rank() 、 row_number() 配合使用。

使用语法如下:

RANK() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)
dense_rank() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)

解释:partition by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。

  • rank()涵数主要用于排序,并给出序号 ,对于排序并列的数据给予相同序号,并空出并列所占的名次。

  • dense_rank() 功能同rank()一样,区别在于不空出并列所占的名次

  • row_number()涵数则是按照顺序依次使用 ,不考虑并列

rank 结果为 1,2,2,4 dense_rank 结果为 1,2,2,3 row_number 结果为 1,2,3,4

实际应用中,会存在数据从其他外部系统接入且数据量不大等多种情况,那么使用Java代码的方式实现分组排名的功能则显得更加方便。

详细设计及实现

排序定义类 OrderBy

public class OrderBy {
    private String orderByEL;
    /**
     * 是否升序
     */
    private boolean ascend;

    public OrderBy(){
        //默认升序
        this.ascend = true;
    }

    public String orderByEL(){
        return this.orderByEL;
    }

    public OrderBy orderByEL(String orderByEL){
        this.orderByEL = orderByEL;
        return this;
    }

    public OrderBy ascend(boolean ascend){
        this.ascend = ascend;
        return this;
    }

    public boolean ascend(){
        return this.ascend;
    }
}

该类定义了如下属性:

  • 排序的fileld

  • 是否升序

获取排名方法

该方法定义如下:

 void rankOver(List dataList, String[] partitionByFields, List orderByList, String resultField, int rankType);

该方法提供了5个入参:

dataList 排序的数据集

partitionByFields 分组field的数组

orderByList 排序字段集合

resultField 排名结果存放的字段

rankType 排名方式

  • 1:不考虑并列(row_number 结果为 1,2,3,4)

  • 2:考虑并列,空出并列所占的名次(rank 结果为 1,2,2,4)

  • 3:考虑并列,不空出并列所占的名次(dense_rank 1,2,2,3)

该方法具体实现如下

    public static  void rankOver(List dataList, String[] partitionByFields, List orderByList, String resultField, int rankType) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(orderByList)) {
            return;
        }
        //STEP_01 剔除掉不参与排名的数据
        List tempList = new ArrayList<>();
        for (T data : dataList) {
            boolean part = true;
            for (OrderBy rptOrderBy : orderByList) {
                Object o1 = executeSpEL(rptOrderBy.orderByEL(), data);
                if (o1 == null) {
                    //参与排序的值为null的话则不参与排名
                    part = false;
                    break;
                }
            }
            if (part) {
                tempList.add(data);
            }
        }
        if (CollectionUtils.isEmpty(tempList)) {
            return;
        }
        //STEP_02 分组
        Map> groupMap = group(tempList, null, partitionByFields);
        for (List groupDataList : groupMap.values()) {
            order(orderByList, groupDataList);
            if (rankType == 1) {
                int rank = 1;
                for (T temp : groupDataList) {
                    setFieldValue(temp, resultField, rank);
                    rank++;
                }
            } else {
                int prevRank = Integer.MIN_VALUE;
                int size = groupDataList.size();
                for (int i = 0; i < size; i++) {
                    T current = groupDataList.get(i);
                    if (i == 0) {
                        //第一名
                        setFieldValue(current, resultField, 1);
                        prevRank = 1;
                    } else {
                        T prev = groupDataList.get(i - 1);
                        boolean sameRankWithPrev = true;//并列排名
                        for (OrderBy rptOrderBy : orderByList) {
                            Object o1 = executeSpEL(rptOrderBy.orderByEL(), current);
                            Object o2 = executeSpEL(rptOrderBy.orderByEL(), prev);
                            if (!o1.equals(o2)) {
                                sameRankWithPrev = false;
                                break;
                            }
                        }
                        if (sameRankWithPrev) {
                            setFieldValue(current, resultField, getFieldValue(prev, resultField));
                            if (rankType == 2) {
                                ++prevRank;
                            }
                        } else {
                            setFieldValue(current, resultField, ++prevRank);
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

使用案例

定义一个学生类:

public class Student {
    private String batch;
    private String banji;
    private String name;
    private Double yuwen;
    //extra
    private Integer rank1;
    private Integer rank2;
    
    public Student(String batch, String banji, String name, Double yuwen) {
        this.batch = batch;
        this.banji = banji;
        this.name = name;
        this.yuwen = yuwen;
    }
}

我们写一个方法,返回如下数据:

public List getDataList() {
    List dataList = new ArrayList<>();
    dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "张小明", 130.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "王二小", 128.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年一班", "谢春花", 136.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "冯世杰", 129.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "马功成", 130.0));
    dataList.add(new Student("202302", "三年二班", "魏翩翩", 136.0));
    return dataList;
}

获取学生语文成绩的班级排名和年段排名,排名采用并列并空出并列所占用名次的方式。

List dataList = getDataList();
List orderByList = new ArrayList<>();
orderByList.add(new OrderBy().orderByEL("yuwen").ascend(false));
//获取全校排名
DataProcessUtil.rankOver(dataList, new String[]{"batch"}, orderByList, "rank1", 2);
//获取班级排名
DataProcessUtil.rankOver(dataList, new String[]{"batch", "banji"}, orderByList, "rank2", 2);
log("语文单科成绩排名情况如下:");

Map> groupMap = DataProcessUtil.group(dataList, null, new String[]{"batch"});
for (Map.Entry> entry : groupMap.entrySet()) {
    log("考试批次:" + entry.getKey());
    for (Student s : entry.getValue()) {
        log(String.format("班级:%s 学生:%s 语文成绩:%s 班级排名:%s 全校排名:%s", s.getBanji(), s.getName(), s.getYuwen(), s.getRank2(), s.getRank1()));
    }
    log("");
}

结果如下:

语文单科成绩排名情况如下:
考试批次:202302
班级:三年一班 学生:张小明 语文成绩:130.0 班级排名:2 全校排名:3
班级:三年一班 学生:王二小 语文成绩:128.0 班级排名:3 全校排名:6
班级:三年一班 学生:谢春花 语文成绩:136.0 班级排名:1 全校排名:1
班级:三年二班 学生:冯世杰 语文成绩:129.0 班级排名:3 全校排名:5
班级:三年二班 学生:马功成 语文成绩:130.0 班级排名:2 全校排名:3
班级:三年二班 学生:魏翩翩 语文成绩:136.0 班级排名:1 全校排名:1

可以看到全校排名中 有两个并列第一名 两个并列第三名,且空出了并列所占用的名次2 和 名次4

本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
作者最新文章
编程开发
相关文章 更多
C++动态数组初始化怎么写?常用语句与代码示例
C++动态数组初始化怎么写?常用语句与代码示例

深入解析C++中动态数组的初始化机制,涵盖new操作符的不同用法、基本类型与类对象的初始化差异,以及为何在现代C++开发中应优先使用std::vector。

谷歌浏览器Mac版入口
谷歌浏览器Mac版入口

谷歌浏览器Mac版官方安装指南 谷歌浏览器Mac版官方安装入口是https://www.google.com/chrome/,需macOS 12+系统、500MB空间,下载.dmg后拖入应用程序安装,支持多设备同步、性能优化与隐私保护功能。 苹果电脑Chrome的安装入口究竟在哪里?这个问题最近可是

Chrome浏览器JS脚本不运行怎么办
Chrome浏览器JS脚本不运行怎么办

Chrome中JavaScript未执行需依次检查:一、移除站点级禁用并添加允许域名;二、开启全局JavaScript开关;三、禁用干扰扩展;四、在开发者工具中启用JavaScript;五、重置内容设置为默认。 有时在Chrome里打开网页,会发现交互按钮点了没反应,数据加载不出来,页面仿佛“静止”

IE浏览器怀旧版在线网址
IE浏览器怀旧版在线网址

IE浏览器怀旧版在线网址:一次精准的技术时光回溯 最近,不少老用户和怀旧爱好者在反复搜索一个问题:那个经典的Internet Explorer,如今还能在哪里原汁原味地体验到?答案指向一个特定的地址:https://ie.microsoft.com/legacy/。 这个网站远不止是一个简单的“皮肤

火狐浏览器有哪些设置功能
火狐浏览器有哪些设置功能

火狐浏览器五大核心设置功能:解锁高效、安全与个性化体验 火狐浏览器功能强大,但如果不仔细挖掘,很多能大幅提升效率和安全性的设置可能就“藏着掖着”了。这就好比拥有一台高性能设备,却只用了基础模式。那么,如何把它调整到最顺手、最安全的状态?接下来,我们就聚焦于当前版本(截至2025年末)最关键的五大设置

chrome搜索免验证入口
chrome搜索免验证入口

Chrome官方免验证入口为https://www.google.cn/chrome/,提供全平台安装包、免登录即用、本地化安全机制及引擎级性能优化。 到底该去哪里找正版、免费且无需繁琐验证的Chrome浏览器入口?这个问题困扰了不少网友。今天,我们就来直通核心,为大家详细拆解Chrome引擎的官方

java heap space 选型思路:使用场景与区别整理
java heap space 选型思路:使用场景与区别整理

Java堆是JVM存储对象的核心内存区域,配置需结合场景:单体应用适中设置;大数据处理需大堆并关注GC停顿;微服务强调快速启动;高并发需精细划分堆区域。关键参数-Xms和-Xmx建议等值以稳定性能。垃圾回收器选择影响效率,如G1适用于大堆,ZGC可实现低停顿。内存错误时需监控堆状态。

java heap space 使用中遇到的问题怎么解决
java heap space 使用中遇到的问题怎么解决

Java堆内存溢出错误通常因内存泄漏、数据处理需求过大或JVM参数配置不当引起。排查时可借助jmap、堆转储及MAT等工具定位问题。解决方案包括调整JVM内存参数(如-Xmx)、修复代码中的内存泄漏、优化大数据处理逻辑,并建立持续监控与预防机制,以保障应用稳定运行。

java xml 选型思路:使用场景与区别整理
java xml 选型思路:使用场景与区别整理

XML在Java开发中用于配置、数据交换等场景。解析方式主要有DOM、SAX、StAX及第三方库。DOM适合操作小文件,SAX/StAX适合处理大文件流,JAXB用于对象与XML映射。选型需结合数据大小、内存、性能及团队熟悉度,现代框架常封装底层解析。

using namespace 使用中遇到的问题怎么解决
using namespace 使用中遇到的问题怎么解决

命名空间的基本概念与常见引入问题在C++等编程语言中,命名空间(namespace)是一种将代码标识符(如变量、函数、类名)封装在特定名称下的机制,其主要目的是避免命名冲突,尤其是在大型项目或使用多个第三方库时。使用“using namespace”指令可以将指定命名空间中的所有名称引入当前作用域,

查看更多
精品专题 更多
装机必备
装机必备

正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

Windows
Windows

正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

macOS软件
macOS软件

正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

Mac软件 更多
灵活计算器
灵活计算器
macOS/iOS/Android

灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

赤友清理大师
赤友清理大师
macOS

赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

极度公式
极度公式
Windows/macOS/Linux

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

WINDOWS 更多
Windows 10
Windows 10
Windows

Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

极度公式
极度公式
Windows/macOS/Linux

极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

密码键盘
密码键盘
Windows/macOS/iOS/Android

密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。