Einfach Gleitender Durchschnitt Algorithmus Java

Ich muss den Überblick über die letzten 7 Tage Arbeitsstunden in einem Flat-File-Leseschleife zu halten. Seine verwendet werden, um die Ermüdbarkeit von Arbeitsplänen zu messen. Im Moment habe ich etwas, das funktioniert, aber es scheint ziemlich ausführlich und Im nicht sicher, ob theres ein Muster, das mehr prägnant ist. Derzeit habe ich eine Java-Klasse mit einem statischen Array, um die letzten x-Tage-Daten halten, dann, wie ich durch die Datei zu lesen, hacke ich das erste Element und verschieben die anderen 6 (für eine Woche rollen insgesamt) zurück um eins. Die Verarbeitung dieses statischen Arrays erfolgt in seinem eigenen Verfahren, dh. Meine Frage: ist dies eine vernünftige Design-Ansatz, oder gibt es etwas blendend offensichtlich und einfach, diese Aufgabe zu tun Danke Jungs gefragt Aug 30 11 at 14:33 Vielen Dank Jungs: I39ve bekam die Nachricht: Verwenden Sie ein übergeordnetes Objekt und nutzen die Relevante Methoden oder einen Ringpuffer. Große Antworten, alle von ihnen. Wenn Sie darüber nachdenken, benötigen Sie immer Zugriff auf das gesamte Array, so können Sie loswerden, dass erste Eintrag - die ich war nicht sicher, auf eigene Faust. I39m erleichtert, dass ich hadn39t verpasste einige 1 Liner und war im Grunde auf eine vernünftige, wenn nicht effizient und knapp Track Dies ist, was ich liebe über diese Website: qualitativ hochwertige, relevante Antworten von Menschen, die ihre sht kennen. Ndash Pete855217 Aug 11, 2010, um 15:05 Uhr Warum initialisieren Sie runningTotal auf null Was ist der Typ, wo es deklariert Es wäre gut, wenn Sie einige Code-Beispiele, die tatsächlichen Java-Code ähneln setzen. Im Übrigen wäre meine Kritik die folgende: Ihre Funktion hat zu viel. Eine Funktion oder Methode sollte zusammenhängend sein. Entsprechend sollten sie eine Sache und eins nur tun. Schlimmer noch, was passiert in Ihrer for-Schleife, wenn x 5 Sie kopieren runningTotal6 in runningTotal5. Aber dann haben Sie zwei Kopien des gleichen Wertes an Position 5 und 6. In Ihrem Design, Ihre Funktion movesshuffles die Elemente in Ihrem Array berechnet die Gesamtausdruck Zeug auf Standard-Fehler liefert die Summe Es tut zu viel. Mein erster Vorschlag ist nicht zu bewegen Zeug um in der Array. Stattdessen implementieren Sie einen kreisförmigen Puffer und verwenden Sie es statt des Arrays. Es vereinfacht Ihren Entwurf. Mein zweiter Vorschlag ist, Dinge in Funktionen zusammenzufassen, die zusammenhängen: haben Sie eine Datenstruktur (ein zirkularer Puffer), der Ihnen erlaubt, es hinzuzufügen (und das den ältesten Eintrag sinkt, wenn es seine Kapazität erreicht hat) Interator haben eine Funktion, die die Summe auf dem Iterator berechnet (Sie dont care, wenn Sie die Summe aus einem Array, Liste oder kreisförmigen bufer.) Dont nennen es insgesamt. Nennen Sie es Summe, die ist, was Sie berechnen. Das ist, was Id tun :) That39s große info luis, aber denken Sie daran, diese Funktion ist ein kleiner Teil der Funktionalität der Klasse, und es wäre Overkill zu viel Code hinzufügen, um es perfekt. Sie sind technisch korrekt, und ich verstehe, dass mein Code zu viel 39 macht, aber gleichzeitig ist es manchmal besser, auf der Seite des kleineren, klareren Codes zu irren als für Perfektion zu gehen. Angesichts meiner Java-Fähigkeiten, auch die Herstellung der Pseudocode Sie beschreiben kompilieren würde ich blasen mein Budget auf diese (), aber danke für die klare Beschreibung. Ndash Pete855217 Aug 31 11 at 2:23 Hmmm, es geht nicht um Perfektion, sondern um etablierte industrielle Praktiken, die wir seit den letzten 3 Jahrzehnten kennen. Sauberer Code ist immer einer, der partitioniert ist. Wir haben jahrzehntelange Evidenz, die zeigen, dass dies der Weg ist, um in den allgemeinen Fall zu gehen (in Bezug auf Kosteneffizienz, Defektverkleinerung, Verständnis usw.). Es sei denn, es ist Wegwerf-Code für eine einmalige Art der Sache. Es ist niemals teuer, dies zu tun, wenn man auf diese Weise eine Problemanalyse startet. Codierung 101, brechen das Problem und der Code folgt, weder Overkill noch schwierig) ndash luis. espinal Ihre Aufgabe ist zu einfach und die Vorgehensweise Sie angenommen haben, ist sicherlich gut für den Job. Allerdings, wenn Sie ein besseres Design verwenden möchten, müssen Sie loszuwerden, dass alle die Anzahl der Bewegung Sie besser eine FIFO-Warteschlange und machen gute Verwendung von Push-und Pop-Methoden, die Art und Weise der Code reflektiert keine Datenbewegung, nur die beiden logischen Aktionen Von neuen Daten und entfernen Sie Daten, die älter als 7 Tage sind. Beantwortet Aug 30 11 am 14: 49VerfügungenEinfacher gleitender Durchschnitt Durchschnittswerte Einfacher gleitender Durchschnitt Sie werden angeregt, diese Aufgabe entsprechend der Aufgabenbeschreibung zu lösen, die jede mögliche Sprache verwendet, die Sie kennen können. Berechnen der einfachen gleitenden Durchschnitt einer Reihe von Zahlen. Erstellen Sie eine Stateful-Funktionclassinstanz, die eine Periode annimmt und eine Routine zurückgibt, die eine Zahl als Argument annimmt und einen einfachen gleitenden Durchschnitt ihrer Argumente zurückgibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist ein Verfahren zum Berechnen eines Durchschnitts eines Stroms von Zahlen durch nur Mittelung der letzten 160 P 160-Nummern aus dem Strom 160, wobei 160 P 160 als Periode bekannt ist. Sie kann implementiert werden, indem eine Initialisierungsroutine mit 160 P 160 als Argument 160 I (P) 160 aufgerufen wird, die dann eine Routine zurückgeben sollte, die, wenn sie mit einzelnen aufeinanderfolgenden Elementen eines Stroms von Zahlen aufgerufen wird, den Mittelwert von (up To), die letzten 160 P 160 von ihnen, rufen Sie diese 160 SMA (). Das Wort 160 stateful 160 in der Aufgabenbeschreibung bezieht sich auf die Notwendigkeit für 160 SMA () 160, sich an bestimmte Informationen zwischen Anrufen zu erinnern: 160 Der Zeitraum 160 P 160 Ein geordneter Container von mindestens den letzten 160 P 160 Nummern von jedem von Seine individuellen Anrufe. Stateful 160 bedeutet auch, dass sukzessive Aufrufe von 160 I (), 160 der Initialisierer, 160 separate Routinen zurückgeben sollten, die 160 nicht den gespeicherten Zustand teilen, so dass sie auf zwei unabhängigen Datenströmen verwendet werden können. Pseudocode für eine Implementierung von 160 SMA 160 ist: Diese Version verwendet eine persistente Warteschlange, um die letzten p-Werte zu halten. Jede Funktion, die von init-moving-average zurückgegeben wird, hat ihren Zustand in einem Atom mit einem Queue-Wert. Diese Implementierung verwendet eine zirkuläre Liste, um die Zahlen in dem Fenster am Anfang jedes Iterationszeigers zu speichern, bezieht sich auf die Listenzelle, die den Wert hält, der sich gerade aus dem Fenster bewegt und durch den gerade addierten Wert ersetzt wird. Verwenden eines Closure-Edit derzeit Diese sma kann nicht nogc, weil es eine Schließung auf dem Heap zugeordnet. Einige Escape-Analyse konnte die Heap-Zuweisung entfernen. Verwenden einer Strukturbearbeitung Diese Version vermeidet die Heapzuweisung des Verschlusses, der die Daten im Stapelrahmen der Hauptfunktion hält. Gleiche Ausgabe: Um zu vermeiden, dass die Gleitkomma-Näherungen aufeinandertreiben und wachsen, könnte der Code eine periodische Summe auf dem gesamten kreisförmigen Warteschlangen-Array ausführen. Diese Implementierung erzeugt zwei (Funktions-) Objekte, die den Zustand teilen. Es ist idiomatisch in E, die Eingabe von der Ausgabe (Lesen von Schreiben) zu trennen, anstatt sie zu einem Objekt zu kombinieren. Die Struktur ist die gleiche wie die Implementierung von Standard DeviationE. Das Elixierprogramm unten erzeugt eine anonyme Funktion mit einer eingebetteten Periode p, die als Periode des einfachen gleitenden Durchschnitts verwendet wird. Die run-Funktion liest die numerische Eingabe und übergibt sie an die neu erstellte anonyme Funktion und prüft dann das Ergebnis auf STDOUT. Die Ausgabe ist unten gezeigt, mit dem Durchschnitt, gefolgt von der gruppierten Eingabe, die die Grundlage für jeden gleitenden Durchschnitt bildet. Erlang hat Verschlüsse, aber unveränderliche Variablen. Eine Lösung besteht dann darin, Prozesse und eine einfache Message passing based API zu verwenden. Matrixsprachen haben Routinen, um die Gleitabschnitte für eine gegebene Reihenfolge von Elementen zu berechnen. Es ist weniger effizient Schleife wie in den folgenden Befehlen. Fordert kontinuierlich einen Eingang I auf. Die dem Ende einer Liste L1 hinzugefügt wird. L1 kann durch Drücken von 2ND1 gefunden werden, und Mittelwert kann in ListOPS gefunden werden. Drücken Sie ON, um das Programm zu beenden. Funktion, die eine Liste mit den gemittelten Daten des bereitgestellten Arguments zurückgibt Programm, das bei jedem Aufruf einen einfachen Wert zurückgibt: list ist die gemittelte Liste: p ist die Periode: 5 gibt die gemittelte Liste zurück: Beispiel 2: Verwenden des Programms movinav2 (i , 5) - Initialisieren der gleitenden Durchschnittsberechnung und Definieren des Zeitraums von 5 movinav2 (3, x): x - neue Daten in der Liste (Wert 3), und das Ergebnis wird auf der Variablen x gespeichert und movinav2 (4, : X - neue Daten (Wert 4), und das neue Ergebnis wird auf Variable x gespeichert und angezeigt (43) 2. Beschreibung der Funktion movinavg: Variable r - ist das Ergebnis (die gemittelte Liste), die zurückgegeben wird Variable i - ist die Index-Variable, und es zeigt auf das Ende der Unterliste die Liste gemittelt wird. Variable z - eine Helpervariable Die Funktion nutzt die Variable i, um zu bestimmen, welche Werte der Liste bei der nächsten Durchschnittsberechnung berücksichtigt werden. Bei jeder Iteration zeigt die Variable i auf den letzten Wert in der Liste, der in der Durchschnittsberechnung verwendet wird. Also müssen wir nur herausfinden, welcher der erste Wert in der Liste sein wird. Normalerweise müssen p Elemente berücksichtigt werden, also wird das erste Element dasjenige sein, das durch (i-p1) indexiert wird. Jedoch wird bei den ersten Iterationen die Berechnung gewöhnlich negativ sein, so daß die folgende Gleichung negative Indexe vermeiden wird: max (i-p1,1) oder die Anordnung der Gleichung max (i-p, 0) 1. Die Anzahl der Elemente auf den ersten Iterationen wird ebenfalls kleiner sein, der korrekte Wert ist (Endindex - Anfangsindex 1) oder die Anordnung der Gleichung (i - (max (ip, 0) 1) 1) , (I-max (ip, 0)). Die Variable z enthält den gemeinsamen Wert (max (ip), 0), so dass der Anfangsindex (z1) ist und die Anzahl der Elemente (iz) mid (Liste, z1, iz) .) Summieren sie Summe (.) (Iz) ri wird sie durchschnittlich und speichern Sie das Ergebnis an der entsprechenden Stelle in der Ergebnisliste Verwenden einer Schließung und die Schaffung einer Funktion Ein einfaches Moving Average Implementation in Java Bei mehreren Gelegenheiten wollte ich einfache Metriken zu berechnen In meinem Java-Anwendungen, zum Beispiel die Anzahl der Treffer pro Stunde, oder Fehler über einen Zeitraum. Während die Berechnung einfacher Metriken ist nicht schrecklich schwierig, seine nur extra Arbeit und Id eher verbringen diese Zeit auf der Problem-Domain. Ich war überrascht, keine allgemein akzeptierten Lösungen für Metriken in Java zu finden. Ich fand Metrics, aber es schien ein wenig zu kompliziert und nicht gut dokumentiert - Alles, was ich wollte, war es, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Ich dachte über das Problem einiges mehr und entschied es nicht ein schwieriges Problem. Heres meine Lösung Dies funktioniert durch die Schaffung eines Arrays von Fenster-Update-Frequenz Größe, dann ein Thread setzt die Zählung auf den nächsten Index im Array auf die Aktualisierungsfrequenz. Die Zählung für das Intervall ist einfach arrayi - arrayi1, das ist die jüngste Zählung minus der ältesten Zählung. Für ein 10-Minuten-Intervall ist die älteste Zählung (i1) genau 10 Minuten alt. Um einen gleitenden Durchschnitt zu unserem Code hinzuzufügen, benötigen Sie zunächst einen Zähler mit AtomicLong. Dieser Zähler sollte basierend auf den Ereignissen inkrementiert werden, die für das Berechnen interessant sind (z. B. POST-Anforderungen für einen REST-Dienst). Wir müssen die Implementierung mit Zugriff auf den Zähler bereitstellen und das wird durch die GetCount-Schnittstelle erreicht. Hier Ill erstellen einen gleitenden Durchschnitt mit einem 5-Minuten-Fenster, das jede Sekunde aktualisiert. Und um den aktuellen Durchschnitt zu erhalten, rufen wir einfach die getAverage-Methode auf: Ein Schlüsselimplementierungsdetail ist, wie die Arraygröße bestimmt wird: indem das Fenster durch die Aktualisierungshäufigkeit dividiert wird. So kann ein großes Fenster mit einer häufigen Aktualisierungshäufigkeit eine beträchtliche Menge an Speicher verbrauchen. In diesem Beispiel ist die Array-Größe vernünftig 300. Wenn wir jedoch einen 24-Stunden-Gleitdurchschnitt mit einem Intervall von 1 Sekunde erstellt haben, wäre die Größe 86400 Eine vernünftigere Aktualisierungsfrequenz für einen Zeitraum von 24 Stunden kann alle 5 Minuten betragen (Arraygröße von 288 ). Eine weitere Überlegung der Auswahl der Fenster-und Update-Frequenz ist das Fenster muss durch die Frequenz teilbar. Zum Beispiel ist ein 2-minütiges Fenster mit einer 6-Sekunden-Aktualisierungsfrequenz ok, aber eine 7-Sekunden-Aktualisierungsfrequenz ist nicht vorhanden, da es nicht durch 120 teilbar ist. Eine IllegalArgumentException wird geworfen, wenn die Fenstermodul-Aktualisierungsfrequenz nicht Null ist. Diese Implementierung erfordert einen Thread pro gleitenden Durchschnitt, was nicht sehr effizient ist. Eine bessere Lösung wäre, einen Thread über viele Durchschnitte zu teilen. Aktualisieren. Ich habe den Code aktualisiert, um einen Thread hier zu teilen. Schließlich theres ein Anfangszustandproblem: wir dont haben Daten noch für das gesamte Fenster. Zum Beispiel, wenn Sie ein 5-Minuten-Fenster und nur 15 Sekunden Daten haben. Diese Implementierung gibt null zurück, bis wir 5 Minuten Daten haben. Ein anderer Ansatz ist, den Durchschnitt abzuschätzen. Angenommen, wir haben eine Zählung von 10 in 30 Sekunden, dann können wir den Durchschnitt als 40 in 2 Minuten abschätzen. Es besteht jedoch das Risiko eines signifikanten Fehlers, indem unvollständige Daten extrapoliert werden. Zum Beispiel, wenn wir einen Burst von 20 Hits in 2 Sekunden hatten, schätzte man 1200 pro 2 Minuten, was aller Wahrscheinlichkeit nach weg ist.