数据分析案例（一）：社交用户关系数据分析案例

目录

数据样例：

需求：

分析：

注意事项：

数据样例：

冒号左边为ID，右边为用户的好友列表

A:B,C,D,F,E,O 

B:A,C,E,K

C:F,A,D,I

D:A,E,F,L

E:B,C,D,M,L

F:A,B,C,D,E,O,M

G:A,C,D,E,F

H:A,C,D,E,O

......

需求：

 求出有共同好友的用户对及他们的共同好友，如：

1 获取所有用户对应的好友数量 取人缘最好的用户

2 获取所有人的好友信息

3 获取制定两个用户的共同好友

4 将以上三部的结果集写在本地磁盘

分析：

1. 获取所有用户对应的好友数量 取人缘最好的用户

分析：使用Map存储信息，用户ID为key，好友数量为value。在对value进行排序，获取最大值即可。

1. 使用缓冲字符流逐行读取字符串，首先利用split的分割功能将冒号分割，左侧为用户ID，右侧字符串为好友群；
2. 将右侧好友群使用逗号继续分割，得到一个字符串数组，利用length得到长度，即好友数量；
3. 之后可以利用Collections.sort或者List.sort的比较器对value进行排序，取出最大值。ye可以使用lambda表达式，利用stream().limit(3)取出TOP3用户ID

public class Demo01 {
	public static void main(String[] args) {
		//使用map来存储每个人对应的好友个数
		Map map = new HashMap<>();
		try {
			// 使用缓冲字符流读取文件中的数据
			BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("F:\\friendsnetwork.txt"));
			
			String s;
			while((s=br.readLine())!=null) {
				String[] str1 = s.split(":");
				//将每个key对应的好友个数存入map中
				String key = str1[0];
				String[] str2 = str1[1].split(",");
				map.put(key, str2.length);
			}
			
			//对map的value进行遍历:提取map的entry
			Set> entrySet = map.entrySet();
			for (Entry entry : entrySet) {
				String key = entry.getKey();
				Integer value = entry.getValue();
				System.out.println(key + ":" + value);
			}
			System.out.println("===============================");
			/**
			 * 对map的value排序：将entry存入List集合中，利用比较器进行排序，
			 * 利用ArrayList的构造方法将Collection,set,List对象转为ArrayList类型
			 */
			ArrayList> list = new ArrayList<>(entrySet);
			Collections.sort(list, (o1,o2)->o2.getValue()-o1.getValue());
			
			list.stream().limit(3).forEach(System.out::println);
			
		} catch (Exception e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

2．获取所有人的好友信息

分析：在1的基础上，将每个用户的好友信息拆分后得到String[]，之后利用Arrays.aslist()将字符串数组转为只读类型的List集合。之后将用户ID作为key，将List集合作为value传入一个Map集合中，遍历输出，得到所有人的好友信息。

3．获取制定两个用户的共同好友

分析：在2的基础上，随机利用map.get(key)得到两个List的value提取出来，利用Collection提供的成员方法retainAll方法取交集，得到两人的共同好友。此时的value是只读形式的List，需要使用ArrayList的构造方法将其转为允许写操作的ArrayList类型的集合。

public class Demo02 {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Map> map = new HashMap<>();
		
		BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("F:/friendsnetwork.txt"));
		
		String str;
		while((str=br.readLine())!=null) {
			String[] s1 = str.split(":");
			
			String key = s1[0];
			String[] arr = s1[1].split(",");
			//怎么将字符串数组转为List集合
			List value= Arrays.asList(arr);
			map.put(key, value);
		}
		//获取指定的两个共同好友，利用retainAll方法取交集
		List list1 = map.get("A");
		ArrayList arrayList = new ArrayList<>(list1);
		arrayList.retainAll(map.get("F"));
		
		System.out.println(arrayList);
	}
}

4．将以上三部的结果集写在本地磁盘

分析：在3的基础上，利用类似选择排序的方式，对用户ID进行两两取交集。并将结果写入本地磁盘中。

//循环遍历所有两两用户ID的共同好友
Set>> entrySet = map.entrySet();
ArrayList>> arrayList = new ArrayList<>(entrySet);
//创建一个字符输出流对象，将内容写入"F:/副本.txt"中
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("F:/副本.txt"));
		
for(int i=0;i v1 = arrayList.get(i).getValue();
		ArrayList value = new ArrayList<>(v1);
				
		value.retainAll(arrayList.get(j).getValue());  //aslist生成的List不能读写，会报java.lang.UnsupportedOperationException
				
		String s = arrayList.get(i).getKey() + "," + arrayList.get(j).getKey() + "=" + value;
		System.out.println(s);
				
		bw.write(s);
		bw.newLine();
	}
}
bw.flush();
bw.close();

注意事项：

1. 使用字节流读取的话，可以在全部读完之后使用\n\r(win)进行切割，之后使用冒号和逗号切割，再进行接下来的操作。或者读取换行符的ASCII表的值：10配合循环。  --->  记事本：\r\n表示换行；    notepad++：\n表示换行。
2. 如果不关流，文件会被占用，不能被其它程序调用或执行写操作，但允许只读操作。
3. 内部比较器Comparator，负数表示第一个参数比较小；正数表示第一个参数比较大。
4. 如果存在多个并列第一，需要在最后做一个循环判断，从第一个依次往后进行相邻元素的对比。
5. 根据不同的功能模块进行方法的封装
6. 全局变量与局部变量是可以同名的，使用this来进行区分
7. ArrayList使用Object[]类型的elementData，size记录元素个数，length表示数组长度，二者不相等。数组没有使用final修饰。aslist的数组创建于Arrays类的内部类ArrayList里面，数组使用final修饰，不可进行更改操作。因此在使用交集时需要将第一个list重新转为ArrayList集合类型，防止报错。