插值查询:如果有这样一张表,有一列叫水位,有一列叫库容,比如下面的图。
我现在想做这么一件事情:对于这个测站而言,当我输入某一个水位或者库容的时候,想要查询到对应的水位或者库容呢?
而这个值不一定是存在数据库中的,也许这只是一个推导出来的近似值呢?
算法要点:如果这个输入的值是位于数据库值的某一个区间内的话,那么取最小的区间,然后求这个区间内单位数量的值。
大家听得可能有点不太明白,我画张图。
呵呵,应该有点眉目了吧?这个第一步也是最重要的一步就是确定区间哦
算法的话很简单,用一句公式来概括就是
1.通过水位求库容:(单位水位所包含的库容)*(输入水位-这个水位左边区间的水位值)+这个水位左边区间的水位值
2.通过库容求水位:(单位库容所包含的库容)*(输入库容-这个库容左边区间的库容值)+这个库容左边区间的库容值
不废话,贴代码,用的是JAVA实现的
//插值查询法
@Override
public String InterpolantQuery(ReservoirCapacityConditionParam param)
{
String finalVal="";
float finalVolumn=0;
StringBuffer sb=new StringBuffer();
StringBuffer sd=new StringBuffer();
sb.append("select z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' ");
if(param.getV()==""&¶m.getZ()!="")
{
sb.append(" and z='"+param.getZ()+"'");
}
else if(param.getV()!=""&¶m.getZ()=="")
{
sb.append(" and v='"+param.getV()+"'");
}
List<Object []> fromSTCD=this.daoHelper.findBySql(sb.toString());
//如果是已有数据,直接显示,否则算法查找
/*算法:通过库容查水位或通过水位查库容,如果输入的值在已有数据的某个范围内,则定位此数据的最小范围
* 1.比如输入120,有119~121,118~122这2个范围,则取119~121这个近似范围
* 2.假设输入的是水位,要查询库容,那么首先算出每一米水位在(1)范围内的库容,然后算出库容的增量,用这个增量加上这个区间内较低的库容
* 3.由于框架不能使用TOP关键字,所以(1)的范围的的取法:左边:查出比输入值小的所有数据,按大小的降序拍了,取最后一条,右边:查出比输入值大的所有数据,按升序排列,取最后一条*/
if(fromSTCD.size()==0)
{
//如果水位为空,则按照库容查询水位
if(param.getZ()=="")
{
if(param.getV().equals("0"))
{
//如果输入0,则不查询
}
else
{
//查出左边区间的
List<Object []> left_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and v<'"+param.getV()+"' order by z asc");
//查出右边区间的
List<Object []> right_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and v>'"+param.getV()+"' order by z desc");
float beginZ=0,beginV=0; //水位
float endZ=0,endV=0; //库容
//如果左边区间为空
if(left_fromSTCD.size()==0)
{
//重置左边的区间
left_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql(" select z,min(v) v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' group by z order by z desc");
for(Object []obj:left_fromSTCD)
{
beginZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
beginV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
//重置右边的区间
right_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z.* from (select top 2 z,min(v) v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and v>"+param.getV()+" group by z) z order by z.z asc");
for(Object []obj:right_fromSTCD)
{
endZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
endV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
else
{
for(Object []obj:left_fromSTCD)
{
beginZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
beginV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
//如果右边区间为空
if(right_fromSTCD.size()==0)
{
//重置左边的区间
left_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z.* from (select top 2 z,max(v) v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and v<"+param.getV()+" group by z) z order by z.z desc");
for(Object []obj:left_fromSTCD)
{
beginZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
beginV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
//重置右边的区间
right_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z,max(v) from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' group by z order by z asc");
for(Object []obj:right_fromSTCD)
{
endZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
endV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
else
{
for(Object []obj:right_fromSTCD)
{
endZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
endV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
//计算每一格库容所包含的水位
float eachVolumn=1/((endV-beginV)/(endZ-beginZ));
float z=Float.parseFloat(param.getV());
//得到最终的水位
finalVolumn=(z-beginV)*eachVolumn+beginZ;
}
}
//如果库容为空,则按照水位查询库容
else if(param.getV()=="")
{
if(param.getZ().equals("0"))
{
//如果输入0,则不做任何操作
}
else
{
//查出左边区间的
List<Object []> left_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and z<'"+param.getZ()+"' order by v asc");
//查出右边区间的
List<Object []> right_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and z>'"+param.getZ()+"' order by v desc");
float beginZ=0,beginV=0; //水位,库容(left)
float endZ=0,endV=0; //水位,库容(right)
//如果输入的最小值比最数据库里的最小值小,那么取数据库里的最小值
//重置区间的原因是因为最小值是一个区间,用TOP2确定范围
if(left_fromSTCD.size()==0)
{
//重置左边的区间
left_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql(" select MIN(z) z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' group by v order by v desc");
for(Object []obj:left_fromSTCD)
{
beginZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
beginV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
//重置右边的区间
right_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z.* from (select top 2 min(z) z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and z>"+param.getZ()+" group by v) z order by z.v asc");
for(Object []obj:right_fromSTCD)
{
endZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
endV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
else
{
for(Object []obj:left_fromSTCD)
{
beginZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
beginV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
//如果输入的最大值比数据库里的最大值大,那么取数据库的最大值。
if(right_fromSTCD.size()==0)
{
//重置左边的区间
left_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select z.* from (select top 2 max(z) z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' and z<"+param.getZ()+" group by v) z order by z.v desc");
for(Object []obj:left_fromSTCD)
{
beginZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
beginV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
//重置右边的区间
right_fromSTCD=this.daoHelper.findBySql("select max(z) z,v from hydro_curve_b where stcd='"+param.getStcd()+"' group by v order by v asc");
for(Object []obj:right_fromSTCD)
{
endZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
endV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
else
{
for(Object []obj:right_fromSTCD)
{
endZ=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[0]));
endV=Float.parseFloat(String.valueOf(obj[1]));
}
}
//计算每一格库容所包含的水位
//float eachVolumn=(endV-beginV)/(endZ-beginZ);
float eachVolumn=1/((endZ-beginZ)/(endV-beginV));
float z=Float.parseFloat(param.getZ());
//得到最终的库容
//finalVolumn=(endZ-z)*eachVolumn+endZ;
finalVolumn=beginV+eachVolumn*(z-beginZ);
}
}
return String.valueOf(finalVolumn);
}
else
{
for(Object obj[]:fromSTCD)
{
if(param.getV()=="")
{
finalVal=String.valueOf(obj[1]);
}
else if(param.getZ()=="")
{
finalVal=String.valueOf(obj[0]);
}
}
return finalVal;
}
}
其中也没什么难点,就是要注意一下左右区间重置的计算方法。
因为每次FOR遍历出里面的变量以后,前面的变量都会被后面的变量所覆盖,所以这里大家需要注意一下,合理使用top关键字和order by 是做出这个的关键,
好了,最后截图2张给大家看看效果,最后啰嗦一句,插值查询法虽然是算出来的,但是和数据库里的数据时息息相关的,是根据数据库里的数据算出的近似值。
比如下面的图,都是输入200的水位,但是结果不同,因为他们对应的区间不同。