Java：从多个数组中的重复项获取平均时间

我正在编写一个Java类来解析文件，如下所示：

[thread 16] INFO - L3: createOrder: min [239.0] max [1245.0] average [488.06]  
[thread 16] INFO - L3: translateBarCode: min [9.0] max [132.0] average [31.1]  
[thread 11] INFO - L3: createOrder: min [258.0] max [2458.0] average [506.31]  
[thread 13] INFO - L3: createOrder: min [243.0] max [1303.0] average [542.57]  
[thread 11] INFO - L3: translateBarCode: min [9.0] max [104.0] average [29.79] 
[thread 13] INFO - L3: translateBarCode: min [9.0] max [129.0] average [37.94] 
[thread 5] INFO - L3: createOrder: min [269.0] max [1269.0] average [479.95]   
[thread 5] INFO - L3: translateBarCode: min [9.0] max [124.0] average [30.34]  
[thread 3] INFO - L3: createOrder: min [236.0] max [1238.0] average [492.35]   
[thread 3] INFO - L3: translateBarCode: min [10.0] max [108.0] average [32.04] 
[thread 16] INFO - L3: changeOrder: min [662.0] max [4204.0] average [1379.84] 
[thread 17] INFO - L3: createOrder: min [236.0] max [1335.0] average [521.18]  
[thread 16] INFO - L3: translateBarCode: min [10.0] max [112.0] average [34.87]
[thread 17] INFO - L3: translateBarCode: min [10.0] max [103.0] average [36.45]
[thread 13] INFO - L3: changeOrder: min [617.0] max [4094.0] average [1520.84] 
[thread 13] INFO - L3: translateBarCode: min [9.0] max [108.0] average [31.38] 
[thread 11] INFO - L3: changeOrder: min [620.0] max [4099.0] average [1316.38] 
[thread 5] INFO - L3: changeOrder: min [647.0] max [4154.0] average [1384.15]  
[thread 5] INFO - L3: translateBarCode: min [8.0] max [110.0] average [31.42]  
...
...

我能够使用基本substr和Collections成功地将其转换为CVS格式。排序类型：

API, Min, Max, Average
capturePayment, 232.0, 1800.0, 687.68
capturePayment, 268.0, 1853.0, 761.44
capturePayment, 301.0, 2612.0, 753.69
capturePayment, 309.0, 2632.0, 766.31
...
...

我的问题是，我想将所有重复的API时间平均化为每个API的一个条目（即每个API的平均最小/最大/平均）。原始文件中存在重复项，并且未排序，因此我不确定如何继续

我最大的问题是API的数量并不总是相同的，即可能有10个capturePayment调用，但有20个createOrders。否则，我有一个大致可行的模型。谁能给我一些指点吗

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有了下面的“registerAPI”解决方案，我就快到了。计算的平均值与Excel中应基于的值略有偏差。这是我的密码。我唯一的想法可能是从弦乐到双打打乱了精确度

    while ((line = br.readLine()) != null) {
        if (line.contains("L3")) {
            int x,y;
            x = line.indexOf("L3: ") + "L3: ".length();
            y = line.indexOf(":", x);
            String name = line.substring(x,y).trim();
            x = line.indexOf("min [") + "min [".length();
            y = line.indexOf("]", x);
            String min = line.substring(x,y).trim();
            x = line.indexOf("max [") + "max [".length();
            y = line.indexOf("]", x);
            String max = line.substring(x,y).trim();
            x = line.indexOf("average [") + "average [".length();
            y = line.indexOf("]", x);
            String average = line.substring(x,y).trim();
            pStreamArray.add(name + ", " + min + ", " + max + ", " + average);
            double[] apiValues = new double[3];
            apiValues[0] = Double.valueOf(min);
            apiValues[1] = Double.valueOf(max);
            apiValues[2] = Double.valueOf(average);
            parseAPILogs.registerAPI(name, apiValues);
        }
    }

    Iterator iterator = averagePerAPI.keySet().iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        String key = iterator.next().toString();
        double[] values = averagePerAPI.get(key);
        String valueString = "";
        for (int i = 0; i < values.length; i++) {
            valueString += values[i] + ", ";
        }
        System.out.println(key + " " + valueString); 
        pStreamCombined.println(key + " " + valueString);
    }

while（（line=br.readLine（））！=null）{
如果（第三行包含（“L3”））{
int x，y；
x=line.indexOf（“L3:”）+“L3:”.length（）；
y=行索引of（“：”，x）；
String name=line.substring（x，y）.trim（）；
x=line.indexOf（“min[”）+“min[”.length（）；
y=行索引of（“]”，x）；
字符串min=line.substring（x，y）.trim（）；
x=line.indexOf（“max[”）+“max[”.length（）；
y=行索引of（“]”，x）；
String max=line.substring（x，y）.trim（）；
x=line.indexOf（“average[”）+“average[”.length（）”；
y=行索引of（“]”，x）；
字符串平均值=line.substring（x，y）.trim（）；
pStreamArray.add（名称+”、“+min+”、“+max+”、“+average”）；
double[]apiValues=新的双精度[3]；
apiValues[0]=双精度值（最小值）；
apiValues[1]=双精度值（最大值）；
apiValues[2]=双精度值（平均值）；
registerAPI（名称、apiValues）；
}
}
迭代器迭代器=averagePerAPI.keySet（）.Iterator（）；
while（iterator.hasNext（））{
字符串键=迭代器.next（）.toString（）；
double[]value=averagePerAPI.get（键）；
字符串值字符串=”；
对于（int i=0；i

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我在上面的代码中发现了数学上的缺陷——3个数字的平均值不等于前两个数字的平均值，然后是第三个数字的平均值

例如： （395+415+412）/3=407.33

（395+415）/2=405

---

（405+412）/2=408.5

在我看来，您可以通过

映射和平均容器来实现这一点

容器是一个类，其当前总和为
MIN
、
MAX
和
AVERAGE
，以及当前计数：

public class APIData {

    private double min;
    private double max;
    private double average;
    private int amount;

    public void addValues(double[] values) {
        min += values[0];
        max += values[1];
        average += values[2];
        amount++;
    }

    public double getAPIMin() {
        return min / amount;
    }

    public double getAPIMax() {
        return max / amount;
    }

    public double getAPIAverage() {
        return average / amount;
    }

}

在地图上：

Map<String,APIData> averagePerAPI = new LinkedHashMap<String,int[]>();

当您想知道一个API的特定值时，只需调用
getAPIMin（）
、
getAPIMax（）
或
getapimage（）
方法。
听起来像是1）您想创建一个类来保存一个“记录”（一个API的最小值/最大值/平均值），2）将它们保存在某种“列表”（可能是数组列表，也可能是映射）中保存和检索您的记录。谢谢，这真是太聪明了。我已经实现了它，它几乎可以正常工作。它计算的平均值与我在Excel中计算时的预期值略有出入。抱歉，这里似乎没有过去的代码，让我编辑原始帖子。我发现了上面代码中的数学缺陷-平均值为3数字不等于前两个数字的平均值，然后是第三个数字的平均值。例如：（395+415+412）/3=407.33，（395+415）/2=405=>（405+412）/2=408.5@Matt我今天醒来时发现了同样的情况，马上过来纠正。它的平均值是2，我会编辑我的答案……有时我会给自己投反对票。故事的士气：在你不睡觉的时候写代码哈哈。@Matt，现在应该可以了。非常感谢你的帮助。这个解决方案简单、干净，而且有效非常好。我之前在玩一个像这样的单独的类，但不能很好地让它工作。谢谢！：）
public void registerAPI(String apiName, double[] apiValues) {
    if(!averagePerAPI.containsKey(apiName)) {
        APIData data = new APIData();
        data.addValues(apiValues)
        averagePerAPI.put(apiName, data);
    } else {
        averagePerAPI.get(apiName).addValues(apiValues);
    }
}