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我遇到的问题是:批量更新1000条数据,居然使用了13秒,在百 ...
jdbcTemplate.batchUpdate没有批量执行
邻接矩阵表示的带权图。。。
首先创建了一个带权值的边类,在图中插入图的权值,所谓权值就是边上的数字,可以表示两个顶点之间的边的含义(可以是距离,路费。。。)
其次创建邻接矩阵带权图类,在此类中用到的SeqList<T>是我前几天所写的一个顺序表类,主要是用来存放顶点集合的,可以自己定义也可以用jdk中给的顺序表
输出结果如下(其中"$"表示最大权值)
首先创建了一个带权值的边类,在图中插入图的权值,所谓权值就是边上的数字,可以表示两个顶点之间的边的含义(可以是距离,路费。。。)
public class Edge implements Comparable<Edge> { public int start,dest,weight; public Edge(int start,int dest,int weight){ this.start = start; this.dest = dest; this.weight = weight; } public String toString(){ return "("+start+","+dest+","+weight+")"; } public int compareTo(Edge e) { // TODO Auto-generated method stub if(this.start!=e.start) return this.start - e.start; return this.dest - e.dest; } }
其次创建邻接矩阵带权图类,在此类中用到的SeqList<T>是我前几天所写的一个顺序表类,主要是用来存放顶点集合的,可以自己定义也可以用jdk中给的顺序表
public class AdjMatrixGraph<T> { protected SeqList<T> vertexlist; //顺序表存储的顶底集合 protected int[][] adjmatrix; //图的邻接矩阵,用二维数组表示 private final int MAX_WEIGHT = 99999; //设置最大权值,设置成常量 public AdjMatrixGraph(int size){ size = size<10?10:size; this.vertexlist = new SeqList<T>(size); //构造容量为size的空顺序表 this.adjmatrix = new int[size][size]; for(int i=0;i<size;i++){ //初始化邻接矩阵 for(int j=0;j<size;j++){ this.adjmatrix[i][j] = (i==j)?0:MAX_WEIGHT; } } } public AdjMatrixGraph(T[] vertices,Edge[] edges){ this(vertices.length); if(vertices == null) return; for(int i=0;i<vertices.length;i++) insertVertex(vertices[i]); if(edges!=null) for(int j=0;j<edges.length;j++) insertEdge(edges[j]); } public int vertexCount(){return this.vertexlist.length();} //返回定点顺序表的元素个数 public T get(int i){return this.vertexlist.get(i);} //返回第i个定点的元素 public int getWeight(int i,int j){return this.adjmatrix[i][j];} //返<vi,vj>边的权值 public String toString(){ String str = "顶点集合:"+this.vertexlist.toString()+"\n邻接矩阵:\n"; int n = this.vertexCount(); for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=0;j<n;j++) str += this.adjmatrix[i][j] == MAX_WEIGHT?" $":" "+this.adjmatrix[i][j]; str +="\n"; } return str; } public int insertVertex(T x){ this.vertexlist.append(x); //顺序表追加元素,自动扩充 if(this.vertexCount()>this.adjmatrix.length){ //若二维数组不足,则扩充 int temp[][] = adjmatrix,i,j; //定义了局部变量i,j; this.adjmatrix = new int[temp.length*2][temp.length*2]; //二维数组扩充2倍 for(i=0;i<temp.length;i++){ for(j=0;j<temp.length;j++) this.adjmatrix[i][j] = temp[i][j]; for(j=temp.length;j<temp.length*2;j++) this.adjmatrix[i][j] = MAX_WEIGHT; } for(i=temp.length;i<temp.length*2;i++) for(j=0;j<temp.length*2;j++) this.adjmatrix[i][j] = (i == j)?0:MAX_WEIGHT; } return this.vertexlist.length()-1; //返回插入顶点的序号 } public void insertEdge(int i,int j,int weight){ //插入一条边 int n = this.vertexCount(); if(i>=0&&i<n&&j>=0&&j<n&&this.adjmatrix[i][j]==MAX_WEIGHT&&i!=j) this.adjmatrix[i][j] = weight; } public void insertEdge(Edge edge){ this.insertEdge(edge.start, edge.dest, edge.weight); } public void removeEdge(int i,int j){ //删除一条边 if(i>=0&&i<vertexCount()&&j>=0&&j<vertexCount()&&i!=j) this.adjmatrix[i][j] = MAX_WEIGHT; } public void removeVertex(int i){ //删除顶点以及和顶点有关系的边 int n = this.vertexCount(); if(i<0||i>n) return; this.vertexlist.remove(i); for(int j=0;j<i;j++) for(int k=i+1;k<n;k++) this.adjmatrix[j][k-1] = this.adjmatrix[j][k]; //元素向左移一行 for(int j=i+1;j<n;j++) for(int k=0;k<i;k++) this.adjmatrix[j-1][k] = this.adjmatrix[j][k]; //元素向上移一行 for(int j=i+1;j<n;j++) for(int k=i+1;k<n;k++) this.adjmatrix[j-1][k-1] = this.adjmatrix[j][k]; } public static void main(String[] args){ String[] verices = {"A","B","C","D","E"}; Edge edges[] = {new Edge(0,1,5),new Edge(0,3,2),new Edge(1,0,5), new Edge(1,2,7),new Edge(1,3,6),new Edge(2,1,7), new Edge(2,3,8),new Edge(2,4,3),new Edge(3,0,2), new Edge(3,1,6),new Edge(3,2,8),new Edge(3,4,9), new Edge(4,2,3),new Edge(4,3,9)}; AdjMatrixGraph<String> graph = new AdjMatrixGraph<String>(verices,edges); System.out.println("带权无向图"+graph.toString()); System.out.println("插入顶点F,插入边(A,F,9),删除顶点C,删除边(D,E)"); int i = graph.insertVertex("F"); graph.insertEdge(0,i,9); graph.insertEdge(i,0,9); graph.removeVertex(2); graph.removeEdge(2, 3); graph.removeEdge(3, 2); System.out.println(graph.toString()); } }
输出结果如下(其中"$"表示最大权值)
带权无向图顶点集合:A B C D E 邻接矩阵: 0 5 $ 2 $ 5 0 7 6 $ $ 7 0 8 3 2 6 8 0 9 $ $ 3 9 0 插入顶点F,插入边(A,F,9),删除顶点C,删除边(D,E) 顶点集合:A B D E F 邻接矩阵: 0 5 2 $ 9 5 0 6 $ $ 2 6 0 $ $ $ $ $ 0 $ 9 $ $ $ 0
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