写在前面: 最近在项目中使用了Criteria的分页查询,当查询的数据没有重复的记录还好,但是当数据有关联并出现重复记录的时候,就要去重,那么就会出现查询的记录数与实际的不一致的问题.这里也记录一下解决的办法. 这里只是拿学生Student表与班级来举例,没有经过测试 1.查询全部的数据,不进行分页处理,使用distinct去重完全是可以的,代码大致如下: /** * 查询所有的学生 不分页去重 * @return * @throws Exception */ public List<Stude

触发原因:实体类间存在一对多关系,并且在一这方加载多的时候用的加载模式是eager. 解决方法:1.非分页:criteria.setResultTransformer(Criteria.DISTINCT_ROOT_ENTITY); 当用再分页查询中实际查出来的实体数比maxResults的预期要少,因为他是先分页后去重. 2.分页:将fetch方式改为懒加载.(如@OneToMany(fetch = FetchType.LAYZ, mappedBy = "role")) 但Hibern

import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Aggregation;import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.AggregationResults;import org.springframework.data.mongodb.core.a

前因 项目中有查询MongoDB单表统计相关功能,涉及到MongoDB数据聚合相关操作,其中在多字段分组去重计数相关操作API上资料较少,spring-data-mongodb相关的API介绍也不够直给 需求 没有需求的编码都是耍流氓,需求有二 查询XX勋章的ID查询所有勋章任务的数量 查询XX勋章下每个用户ID对应的任务数 实现 Mysql 这样的需求在mysql中非常只是非常简单的两句查询 select count(1) as count , medalId from XXTask grou

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 JavaScript的数组去重问题在许多面试中都会遇到,现在做个总结 先来建立一个数组 var arr = [1,2,3,3,2,'我','我',34,'我的',NaN,NaN]; ▓▓▓▓▓▓ 第一种 思路:建立一个临时数组,用for循环去依次判断arr中的每个项在临时数组中是否有相同的值,如果没有则将这个值添加到临时数组,如果有相同的值则不添加,最后返回这个临时数组 代码: Array.prototype.removeDuplicate = function(){ v

我说的数组去重是这样的: var arr = ['f', 'a',  'b', 'd', 'e', 'g']  ; var str='f'; 去除arr中的str 最简单的是遍历arr与str做比较,相同则去除,并且还能获取f在arr中的索引.

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

面试中经常会考到数组的去重.作为一名合格的前端开发者,不知道几种去重方法是在不应该.废话不多说直接开撸-- 一.indexOf()方法 实现思路:使用indexOf()方法来判断新数组中是否有这个值,若没有则将这个值push到数组中 //先定义一个数组 var arr1 = [100,'1','4',5,2,4,67,34,5,78,32]; function remov(array) { var arr=[]; for (var i=0,len=array.length;i<len;i++){

这就是数组去重了...var str=['hello','node','element','node','hello','blue','red'];var str1=[]; function first(args){ for(i=0;i<args.length;i++){ if(str1.indexOf(args[i])<0){ str1.push(args[i]) } } return str1; } first(str); console.log(str1)参考一下...从str数组中依次

写好一篇博客,不是容易的事.原因是:你要给自己以后看的时候,还能看懂,最重要的是当别人看到你的博客文章的时候,也一样很清楚的明白你自己写的东西.其实这也是一种成就感!! 对于每一个知识点,要有必要的解释 语言及真实的代码. 今天呢,我就详细的写着 Hibernate框架的一种检索方式:Criteria查询.下面我写的这些案例,可能对于大牛没有什么好看的,但是对于初学者来说,却是一笔财富. 首先我们要知道的检索方式:  Hibernate框架提供了5种检索对象的方式      1.导航对象图检索方

这学期刚好开了一门大数据的课,就是完完全全简简单单的介绍的那种,然后就接触到这里面最被人熟知的Hadoop了.看了官网的教程[吐槽一下,果然英语还是很重要!],嗯啊,一知半解地搭建了本地和伪分布式的,然后是在没弄懂,求助了Google,搞来了一台机子,嗯,搭了个分布式的.其实是作业要求啦,觉得自己平时用单机的完全够了啦~ 然后被要求去做个WordCount和数据去重的小例子,嗯啊,我就抱着半桶水的Java知识就出发走向“大数据“[其实很小]了. 立马求助官网[官网就是好,虽然看的慢,英语技术两不

uniq命令: 常见参数: -c,--count *****      在每行旁边显示改行重复出现的次数 -d,--repeated        仅显示重复出现的行,2次或2次以上的行,默认的去重包含1次.   例子: a.只对相邻的相同行内容去重.   [root@nfs-server test]# cat test.txt 10.0.0.9 10.0.0.8 10.0.0.7 10.0.0.7 10.0.0.8 10.0.0.8 10.0.0.9 [root@nfs-server test

def dedupe(items, key=None): seen = set() for item in items: val = item if key is None else key(item) if val not in seen: yield item seen.add(val) def deleteRepeat(lst): ''' 列表去重 :param lst: :return: ''' if not lst: return lst try: l = list(dedupe(ls

数组为 var list =['A','B','A']; 法一:常规做法,新建list,给list添加元素,添加前判断是否包含 var removeRepeatItem = function(list){ var newList = []; for(var i=0;i<list.length;i++){ if(newList.indexOf(list[i])==-1){ //不包含 newList.push(list[i]); } } return newList; } 法二.两次遍历同一数组,

<script> var arr=[1,8,6,4,88,22,99,4,6,86,5,58,89,5]; //先使用sort()函数去重 var a=arr.sort(function b (c,d) { return c-d }); console.log(a); //a为去重后的数组 //运用双遍历方法对比去重 for (var i = 0; i <= a.length; i++) { for (var j = 0; j <= a.length; j++) { if(i!=j

//名字去重 Map<String,Integer> map=new HashMap<String,Integer>(); for(int i=0;i<jows.size();i++){ JSONObject jo = (JSONObject) jows.get(i); map.put(jo.get("serviceType").toString(),0); } for(int i=0;i<jows.size();i++){ JSONObject j

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

//查找树节点function findData(curOrg, id) { var array = []; if ((typeof curOrg == 'object') && (curOrg.constructor == Object.prototype.constructor)) { array.push(curOrg); } else array = curOrg; for (var i = 0; i < array.length; i++) { var jn = array

C#大数据文本高效去重 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Huerye/ TextReader reader = File.OpenText(@"C:\Users\Administrator\Desktop\原始数据.txt"); string[] files = new string[2]; files[0] = @"C:\Users\Administrator\Desktop"+ @"\不重复数据.txt"; fi

[数组去重]本文一共总结了5种方法: //方法一:sort方法 var ary = [1, 4, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 5, 2, 1, 2];Array.prototype.rmSame = function () {     var ary = this.sort(function (a, b) {         return a - b     });    for (var i = 0; i < ary.length; i++) {         if (a