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关于机器学习:一文学会List函数排序操作20秒即可完成

jiezi

假如有一个用户管理系统，其中蕴含两个用户列表：一个是从数据库中获取的原始用户列表，另一个是从内部 API 获取的新用户列表。在这种状况下，用 Java 函数来实现将新用户列表中的数据合并到原始用户列表中的性能。
开发人员在接到需要后，往往第一工夫是上网搜寻相干代码，一个个查看，可能面临没正文、解决方案太简短、架构太简单等状况；就算在网上找到了适合的代码，还须要依据理论的需要，进行批改，这一套流程下来起码 2 个小时就没了。
而应用 FuncGPT(慧函数)，只需在界面输出以下具体的需要及参数要求，点击生成代码，20 秒就能够生成拿来即用的代码了。
函数性能：将 2 个 LIST 合并，源 LIST 合并到指标 LIST
参数 1：参数名称：fromDatas；参数类型：List<Map<String, Object>>；参数形容：源数据集
参数 2：参数名称：toDatas；参数类型：List<Map<String, Object>>；参数形容：指标数据集
参数 3：参数名称：fromFiledName；参数类型：String；参数形容：源字段名
参数 4：参数名称：toFiledName；参数类型：String；参数形容：指标字段名
返回值：指标 LIST
FuncGPT(慧函数)将主动生成以下代码
// 类名：ListMerger
// 函数名：mergeList
// 函数性能：将源 LIST 合并到指标 LIST
// POM 依赖包：无

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;

public class ListMerger {

/**
 * 将源 LIST 合并到指标 LIST
 * @param fromDatas 源数据集
 * @param toDatas 指标数据集
 * @param fromFieldName 源字段名
 * @param toFieldName 指标字段名
 * @return 合并后的指标数据集
 */
public static List<Map<String, Object>> mergeList(List<Map<String, Object>> fromDatas, List<Map<String, Object>> toDatas,
                                                  String fromFieldName, String toFieldName) {if (fromDatas == null || toDatas == null) { // 检查数据集是否为空
        throw new IllegalArgumentException("Data lists cannot be null"); // 抛出异样，数据集不能为空
    }
    
    if (Objects.equals(fromFieldName, toFieldName)) { // 查看源字段名和指标字段名是否雷同
        throw new IllegalArgumentException("Field names cannot be the same"); // 抛出异样，字段名不能雷同
    }

    for (Map<String, Object> fromData : fromDatas) { // 遍历源数据集
        Object fromFieldValue = fromData.get(fromFieldName); // 获取源字段的值

        for (Map<String, Object> toData : toDatas) { // 遍历指标数据集
            Object toFieldValue = toData.get(toFieldName); // 获取指标字段的值

            if (Objects.equals(fromFieldValue, toFieldValue)) { // 如果源字段的值和指标字段的值雷同
                toData.putAll(fromData); // 将源数据合并到指标数据
                break; // 完结对指标数据集的遍历，进入下一个源数据
            }
        }
    }

    return toDatas; // 返回合并后的指标数据集
}

}

// 函数示例
// 将源 LIST 合并到指标 LIST 示例
// 入参：fromDatas，源数据集
// 入参：toDatas，指标数据集
// 入参：fromFieldName，源字段名
// 入参：toFieldName，指标字段名
// 出参：mergedList，合并后的指标数据集
// 调用示例：
// List<Map<String, Object>> fromDatas = new ArrayList<>();
// List<Map<String, Object>> toDatas = new ArrayList<>();
// String fromFieldName = “id”;
// String toFieldName = “id”;
// // 增加源数据和指标数据到对应的 LIST 中
// List<Map<String, Object>> mergedList = ListMerger.mergeList(fromDatas, toDatas, fromFieldName, toFieldName);
// System.out.println(mergedList);
// 输入后果：例如，源数据集 fromDatas 为：[{id=1, name=A}, {id=2, name=B}]，指标数据集 toDatas 为：[{id=1, age=20}, {id=2, age=30}]
// 合并后的指标数据集为：[{id=1, name=A, age=20}, {id=2, name=B, age=30}]
// 则输入后果为：[{id=1, name=A, age=20}, {id=2, name=B, age=30}]
察看这段代码，会发现 FuncGPT（慧函数）生成代码的可读性十分好，且代码的健壮性也不错。

能够说，以 FuncGPT（慧函数）为代表的 AI 辅助编程工具，扭转了传统靠搜索引擎写代码的形式，极大地提高开发者的编程效率，让开发者从日常简略反复的“找代码、写代码”中抽离进去，原来须要破费 80% 的编码工夫，交给 FuncGPT(慧函数)来实现，给出函数、办法等更具体而「形象」的举荐，正文清晰，品质靠谱，在助力开发人员效率和品质双晋升的根底上，解放本人可能更加专一于 20% 的工作，站在更高的角度深刻思考问题，从“程序员”变成“架构师”，从“写代码”变成“设计程序”，彻底开释每个开发者的翻新潜能。

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