首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何比较两种不同的List<LatLng>?

基础概念

List<LatLng> 是一个包含地理坐标(纬度和经度)的列表。LatLng 是一个表示地理坐标的类,通常包含两个属性:纬度(latitude)和经度(longitude)。

比较两种不同的 List<LatLng>

比较两种不同的 List<LatLng> 可以有多种方式,具体取决于你想要比较的内容。以下是几种常见的比较方式:

  1. 完全相等性比较:检查两个列表是否包含完全相同的 LatLng 对象,顺序也相同。
  2. 顺序无关的相等性比较:检查两个列表是否包含相同的 LatLng 对象,但不考虑顺序。
  3. 子集比较:检查一个列表是否是另一个列表的子集。
  4. 距离或面积比较:比较两个列表中的 LatLng 对象所形成的几何形状的距离或面积。

示例代码

以下是一些示例代码,展示了如何实现上述几种比较方式:

1. 完全相等性比较

代码语言:txt
复制
import java.util.List;
import java.util.Objects;

public boolean areListsEqual(List<LatLng> list1, List<LatLng> list2) {
    if (list1 == list2) return true;
    if (list1 == null || list2 == null) return false;
    if (list1.size() != list2.size()) return false;

    for (int i = 0; i < list1.size(); i++) {
        if (!Objects.equals(list1.get(i), list2.get(i))) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

2. 顺序无关的相等性比较

代码语言:txt
复制
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.Collections;

public boolean areListsEqualUnordered(List<LatLng> list1, List<LatLng> list2) {
    if (list1 == list2) return true;
    if (list1 == null || list2 == null) return false;
    if (list1.size() != list2.size()) return false;

    List<LatLng> sortedList1 = new ArrayList<>(list1);
    List<LatLng> sortedList2 = new ArrayList<>(list2);
    Collections.sort(sortedList1);
    Collections.sort(sortedList2);

    return sortedList1.equals(sortedList2);
}

3. 子集比较

代码语言:txt
复制
import java.util.List;

public boolean isSubset(List<LatLng> list1, List<LatLng> list2) {
    if (list1 == list2) return true;
    if (list1 == null || list2 == null) return false;
    if (list1.size() > list2.size()) return false;

    for (LatLng point : list1) {
        if (!list2.contains(point)) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

4. 距离或面积比较

代码语言:txt
复制
import java.util.List;

public double calculateDistance(List<LatLng> list1, List<LatLng> list2) {
    // 这里可以使用Haversine公式或其他地理距离计算方法
    // 示例代码省略具体实现
    return 0.0;
}

public double calculateArea(List<LatLng> list) {
    // 这里可以使用Shoelace公式或其他地理面积计算方法
    // 示例代码省略具体实现
    return 0.0;
}

应用场景

  • 地理信息系统(GIS):在GIS应用中,比较不同地理位置的数据是非常常见的需求。
  • 地图应用:在地图应用中,比较不同路径或区域的位置信息。
  • 导航系统:在导航系统中,比较不同路线或轨迹的位置数据。

遇到的问题及解决方法

问题:LatLng 对象的 equalshashCode 方法未正确实现

原因LatLng 对象的 equalshashCode 方法未正确实现,导致比较时出现错误。

解决方法:确保 LatLng 类正确实现了 equalshashCode 方法。

代码语言:txt
复制
public class LatLng {
    private double latitude;
    private double longitude;

    // 构造函数和其他方法省略

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        LatLng latLng = (LatLng) o;
        return Double.compare(latLng.latitude, latitude) == 0 &&
               Double.compare(latLng.longitude, longitude) == 0;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(latitude, longitude);
    }
}

参考链接

希望这些信息对你有所帮助!如果有更多问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

比较两种不同算法表达量矩阵差异分析结果

,各自独立分析都有差异结果,这个时候我们就可以比较两种不同算法表达量矩阵差异分析结果。...第二次差异分析(基于cel文件) 同样也是可以走limma这样差异分析流程,就有上下调基因,可以绘制火山图和热图,如下所示: 基于cel文件 两次差异分析比较 这个时候需要载入上面的两个表达量矩阵各自差异分析矩阵...cel_deg[ids,'g'], zscore_deg = zscore_deg[ids,'g'] ) table(df) gplots::balloonplot(table(df)) 总体上来说,两种不同算法表达量矩阵差异分析结果一致性还行...; 这个时候,可以重点看看两种不同算法表达量矩阵差异分析结果冲突那些基因,以及一致性那些基因功能情况。...(ReactomePA) library(ggplot2) library(stringr) # 首先全部symbol 需要转为 entrezID gcSample = lapply(symbols_list

16610
  • 比较不同向量嵌入

    这个项目展示了不同模型之间向量嵌入区别,并展示了如何在一个 Jupyter Notebook 中使用多个向量数据集合。...在这篇文章中,我们将介绍什么是向量嵌入,为什么它们很重要,以及如何在 Jupyter Notebook 中比较不同向量嵌入。 什么是向量嵌入以及为什么它们很重要? 向量嵌入从何而来?...因此,找到适合您数据类型模型非常重要。 如何比较向量嵌入? 接下来,让我们看看如何比较它们。本节比较了基于 Hugging Face MiniLM 三种不同多语言模型。...接下来两个是调优过不同版本。这个模型选择为我们提供了一个清晰例子,说明微调如何明显改变你向量。...额外收获是,我们还展示了一个如何同时使用两个不同集合示例。 这就是您可以查询不同潜在向量空间方式。 我们展示了一个模型及其一些微调版本之间区别。 我们还看到一个结果在两个嵌入空间中都出现。

    12410

    不同训练模型比较

    在上一篇文章结尾,我们提到了,与使用SGD(随机梯度下降)和冲量训练模型相比,L-BFGS方法产生不同误差解决方法。...所以,有一个问题就是什么样解决方法泛化能力最强,而且如果它们关注方向不同,那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同。...在训练数据集上,两种方法精度都能够达到100%,并且只要训练误差为零就终止训练。...范数是相似的,偏置项也类似,当然,我们关心不是绝对范数,而是两种解决方法相关性。...抛开模型真正优化方法,这些模式都被这两种模型学到了,但同时带有轻微差异,这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而,正如参数向量相关性证实那样,两个解决方法是非常相近

    87930

    不同peak calling软件比较

    我一般用MACS2做peak calling,但是不知道效果是不是最好,去搜了一下,发现14年有一篇文章用DNase-seq数据比较了主流几个peak caller效果。...这篇文章比较了如下四个软件: ?...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3几十套转录因子结合(TFBS)narrow peaks数据,用BEDOPS取了这些并集作为比较这几种软件"reference set"。...以下是这四种数据灵敏度(TPR)和特异度(1-FDR)情况(其中ZINBA分为两种,一种是ZINBA_N,即输出为narrow peak模式,另一种是ZINBA_B,输出为broad peak):...但是ZINBA_BTPR和FDR都比较低,所以ZINBA_B与reference set和其他方法差距较大。 2. 找到peaks数量和peaks长度以及coverage ? image ?

    1K20

    不同转录组流程结果到底该如何比较

    假装作者是对,他们实验的确是引入了这个突变吧。本来都想发出去了,但是学徒凭运气找到了这个位置,给大家过目: ? 然后看相关系数 三种文件都准备好了: ?...首先看 salmon这样无需比对流程结果和 hisat2+featureCounts差异 ? 可以看到,同一处理组样本在不同流程下面得到表达量直接相关性,是高于不同,符合逻辑!...但是单独查看同一个样本不同流程表达量,如下所示: ? 可以看到,还是有不少基因在不同流程表现差异非常显眼!那同样,我们需要检查这些基因,简单看看5个差异最大基因吧。 ?...;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+;+ 3197 5453 5150 5346 4250 4775 5271 现在问题是如何判断这个基因是否有表达量...reads,这就是我们所说表达量。

    1K21

    不同垃圾回收器比较

    介绍这块内容已经很多了,因此这里我打算直接讲一下这几个不同算法,以及它们长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单一个,你都不会考虑使用它,因为它主要是面向单线程环境(比如说32位或者Windows)以及比较堆。...这个回收器工作时候会将所有应用线程全部冻结,就这一点而言就使得它完全不可能会被服务端应用所采用。 如何使用它:你可以打开-XX:+UseSerialGC这个JVM参数来使用它。...这个算法在两种情况下会进入一个”stop the world”模式:当进行根对象初始标记时候 (老生代中线程入口点或静态变量可达那些对象)以及当这个算法在并发运行时候应用程序改变了堆状态使得它不得不回去再次确认自己标记对象都是正确...即便如此,它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同JVM中可能性。 每个回收器都有许多不同开关和选项来进行调优,这可能会增加吞吐量,也可能会减少,这取决于你应用具体行为了。

    57810

    不同垃圾回收器比较

    介绍这块内容已经很多了,因此这里我打算直接讲一下这几个不同算法,以及它们长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单一个,你都不会考虑使用它,因为它主要是面向单线程环境(比如说32位或者Windows)以及比较堆。...这个回收器工作时候会将所有应用线程全部冻结,就这一点而言就使得它完全不可能会被服务端应用所采用。 如何使用它:你可以打开-XX:+UseSerialGC这个JVM参数来使用它。...这个算法在两种情况下会进入一个”stop the world”模式:当进行根对象初始标记时候 (老生代中线程入口点或静态变量可达那些对象)以及当这个算法在并发运行时候应用程序改变了堆状态使得它不得不回去再次确认自己标记对象都是正确...即便如此,它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同JVM中可能性。 每个回收器都有许多不同开关和选项来进行调优,这可能会增加吞吐量,也可能会减少,这取决于你应用具体行为了。

    58720

    不同数据来源生存分析比较

    于是想重复一下,这篇文献数据来源是GOBO,一个乳腺癌专属数据库,所以我一开始选择了调用TCGA数据,但是很可惜这个结果癌症种类特异性是比较,试了几种癌症都没有这么显著结果,要么就是相反结果...不过在曾老师指引之下我顺便探索了一下不同数据来源生存分析结果会有什么不同。...本文将以乳腺癌和CCL23,CCR1这两种基因表达信息为例,展示一种癌症、两种基因生存分析曲线画法。...值得注意是:两个基因表达量如何整合,其实是一个值得商榷问题 最新 TCGA 用UCSC xena 浏览器来下载。...1.数据预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载,select_exp.txt是取了想要两种基因数据,

    1.6K11

    Spring-不同配置方式比较

    概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy配置 总结 概述 对于Spring来讲,为实现Bean信息定义,提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean,如: 在Bean实现类处通过标注@Component...true) 通过在Bean方法定义处标注@Lazy指定 通过bean->bean.lazyInit-true指定 ---- Bean不同配置方式使用场景 基于XML配置 1)Bean实现类来源于第三方类库...所以如果实例化Bean逻辑比较复杂,则比较适合用基于Java类配置方式 ---- 基于Groovy配置 基于Groovy DSL配置优势在于可以通过Groovy脚本灵活控制Bean初始化过程,...如果bean逻辑较为复杂,则比较适合使用Groovy DSL配置方式。

    60510

    Boruta 和 SHAP :不同特征选择技术之间比较以及如何选择

    每个人都知道(或很容易理解)RFE 递归特征消除是如何工作。考虑到较小特征集,它递归地拟合监督算法。...RFE 和 Boruta 都使用提供特征重要性排名监督学习算法。这个模型是这两种技术核心,因为它判断每个特征好坏。这里可能会出现问题。...在开始之前,我们将一些由简单噪声构成随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们梯度提升(LGBM)。...我们用不同分裂种子重复这个过程不同时间来覆盖数据选择随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶是,随机特征对我们模型非常重要。...SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程中差异。 总结 在这篇文章中,我们介绍了 RFE 和 Boruta(来自 shap-hypetune)作为两种有价值特征选择包装方法。

    2.1K20

    关于List比较好玩操作

    作为Java大家庭中集合类框架,List应该是平时开发中最常用,可能有这种需求,当集合中某些元素符合一定条件时,想要删除这个元素。...如: public class ListTest { public static void main(String[] args) { List intList...public static void main(String[] args) { List intList = new ArrayList();...所以 Iterator 在工作时候是不允许被迭代对象被改变。        而要解决这个问题,可以使用Iteratorremove方法,该方法会删除当前迭代对象同时,维护索引一致性。...当然List实现类对插入、删除效率不太一样,这取决于其实现数据结构,是选择删除,还是选择新建个集合,这里就不做讨论了。

    1.2K00

    揭开Spark Streaming神秘面纱⑥ - Spark Streaming结合 Kafka 两种不同数据接收方式比较

    #createStream 这两个 API 除了要传入参数不同外,接收 kafka 数据节点、拉取数据时机也完全不同。...揭开Spark Streaming神秘面纱②-ReceiverTracker 与数据导入一文中详细地介绍了 receiver 是如何被分发启动 receiver 接受数据后数据流转过程 并在 揭开...Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job 一文中详细介绍了 receiver 接受数据存储为 block 后,如何将 blocks 作为 RDD 输入数据 动态生成 job 以上两篇文章并没有具体介绍...receiver 是如何接收数据,当然每个重载了 ReceiverInputDStream receiver 接收数据方式都不相同。...与 Kafka partition 是一一对应 ---- 通过以上分析,我们可以对这两种方式区别做一个总结: createStream会使用 Receiver;而createDirectStream

    75810

    如何计算McNemar检验,比较两种机器学习分类器

    在本教程中,你将了解如何使用McNemar统计假设检验来比较单个测试数据集上机器学习分类模型。 完成本教程后,你将了解: McNemar检验适合大型深度学习模型。...Thomas Dietterich在他1998年发表一篇重要、被广泛引用论文中,讨论了如何利用统计假设检验来比较分类器,论文“Approximate Statistical Tests for...因此,我们可以拒绝零假设,支持两种算法在特定训练中训练时具有不同性能假设 – Approximate Statistical Tests for Comparing Supervised Classification...2.较少模型直接比较 两个分类器在一个测试集上进行评估,并且测试集应该小于训练集。 这与更多是使用重采样方法假设检验不同,因为在评估期间,数据集可用作测试集。...我们可以看到,该检验强有力地证实了两种案例之间分歧差别很小。零假设没有被拒绝。当我们使用检验来比较分类器时,我们声明两种模型之间分歧没有统计学上显著差异。

    3.2K20

    不同批次矫正方法比较分析

    文章对14种单细胞数据不同批次矫正方法进行比较,从以下5个场景进行评价: 应用不同技术识别相同细胞类型, 不同细胞类型, 多个批次, 大数据 模拟数据。...作者使用十个具有不同特征数据集,以便在五种不同情况下测试这些方法。...比较iLISI得分,scMerge是批次混合最佳方法,而LIGER是紧随其后(p = 0.015)(图3)。所有方法cLISI得分都很高(1-cLISI> 0.96),这与可视化效果是一致。...在数据集5中,有两种相似的细胞类型,即CD4和CD8,以及单核细胞CD14和FCGR3A。在可视化中,没有一种方法能够产生不同CD14和FCGR3A或CD4和CD8亚群。...1 细胞类型不同 由于不相似批次中存在两种高度相似的细胞类型,因此数据集1对批次校正算法提出了一个有趣挑战。可视化图检查表明,大多数方法都能够将两个批次混合在一起(图6)。

    4.6K32

    Boruta 和 SHAP :不同特征选择技术之间比较以及如何选择

    每个人都知道(或很容易理解)RFE 递归特征消除是如何工作。考虑到较小特征集,它递归地拟合监督算法。...RFE 和 Boruta 都使用提供特征重要性排名监督学习算法。这个模型是这两种技术核心,因为它判断每个特征好坏。这里可能会出现问题。...在开始之前,我们将一些由简单噪声构成随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们梯度提升(LGBM)。...我们用不同分裂种子重复这个过程不同时间来覆盖数据选择随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶是,随机特征对我们模型非常重要。...SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程中差异。 总结 在这篇文章中,我们介绍了 RFE 和 Boruta(来自 shap-hypetune)作为两种有价值特征选择包装方法。

    2.9K20
    领券