我有一个长度为4 int[]的大型数据集,我想计算4个整数的每个特定组合出现的次数。这与计算文档中的单词频率非常相似。

我想创建一个Map<int[],双>,将每个int[]映射到一个运行计数,因为列表是迭代的,但Map不接受基本类型。

所以我让Map<Integer[], Double>。

我的数据存储为ArrayList<int[]>,所以我的循环应该是这样的:

ArrayList<int[]> data = ... // load a dataset`

Map<Integer[], Double> frequencies = new HashMap<Integer[], Double>();

for(int[] q : data) {

    // **DO SOMETHING TO convert q from int[] to Integer[] so I can put it in the map

    if(frequencies.containsKey(q)) {
    frequencies.put(q, tfs.get(q) + p);
    } else {
        frequencies.put(q, p);
    }
}

我不确定在注释中需要什么代码才能将int[]转换为Integer[]。或者我根本不知道正确的方法是什么。


当前回答

你不需要它。Int[]是一个对象,可以用作映射中的键。

Map<int[], Double> frequencies = new HashMap<int[], Double>();

是频率映射的正确定义。

这是错误的:-)。正确的解决方案也贴出来了:-)。

其他回答

你不需要它。Int[]是一个对象,可以用作映射中的键。

Map<int[], Double> frequencies = new HashMap<int[], Double>();

是频率映射的正确定义。

这是错误的:-)。正确的解决方案也贴出来了:-)。

虽然下面的代码进行了编译,但它在运行时抛出一个ArrayStoreException。


将int[]转换为Integer[]:

int[] old;
...
Integer[] arr = new Integer[old.length];
System.arraycopy(old, 0, arr, 0, old.length);

我必须承认,我有点惊讶,这编译,给定的系统。Arraycopy是低级别的,但它确实是。至少在Java 7中是这样。

你可以用另一种方式转换。

这招真是妙不可言!

int[] mInt = new int[10];
Integer[] mInteger = new Integer[mInt.length];

List<Integer> wrapper = new AbstractList<Integer>() {
    @Override
    public int size() {
        return mInt.length;
    }

    @Override
    public Integer get(int i) {
        return mInt[i];
    }
};

wrapper.toArray(mInteger);

将int[]转换为Integer[]:

    import java.util.Arrays;
    ...

    int[] aint = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
    Integer[] aInt = new Integer[aint.length];

    Arrays.setAll(aInt, i -> aint[i]);

不用自己写代码,你可以使用IntBuffer来包装现有的int[],而不必将数据复制到Integer数组中:

int[] a = {1, 2, 3, 4};
IntBuffer b = IntBuffer.wrap(a);

IntBuffer的实现类似,因此您可以使用已经编写的代码。形式上,映射比较键,例如a.equals(b)用于表示两个键相等,因此两个具有数组1、2、3的intbuffer(即使数组位于不同的内存位置)被认为相等,因此将适用于频率代码。

ArrayList<int[]> data = ... // Load a dataset`

Map<IntBuffer, Double> frequencies = new HashMap<IntBuffer, Double>();

for(int[] a : data) {

    IntBuffer q = IntBuffer.wrap(a);

    if(frequencies.containsKey(q)) {
        frequencies.put(q, tfs.get(q) + p);
    } else {
        frequencies.put(q, p);
    }
}