java 计算同比增长工具类
为了数据的严谨性，统一装换为BigDecimal,话不多说，看代码。
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package com.pig4cloud.pigx.admin.api.util; import java.math.BigDecimal; public class PercentCount { public String percentBigDecimal(BigDecimal preNum,BigDecimal sufNum){ double result = countDecimal(preNum,sufNum); if (result> 0 ){ return "+" +result+ "%" ; } if (result< 0 ){ return result+ "%" ; } if (result== 0 ){ return "+" + 0 + "%" ; } return null ; } public double countDecimal(BigDecimal preNum,BigDecimal sufNum){ boolean preBoolean = verifyNum(preNum); boolean sufBoolean = verifyNum(sufNum); //同时为true计算 if (preBoolean && sufBoolean){ boolean b = verifyEqual(preNum, sufNum); if (b == false ){ return realCountDecimal(preNum,sufNum); } if (b){ return 0 ; } } if (preBoolean == false && sufBoolean == false ){ return 0 ; } if (sufBoolean == false ){ return 100 ; } return 0 ; } //验证数字是否为零和null public boolean verifyNum(BigDecimal num){ if ( null !=num && num测试数据pareTo(BigDecimal.ZERO)!= 0 ){ return true ; } return false ; } //验证两个数字是否相等 public boolean verifyEqual(BigDecimal preNum,BigDecimal sufNum){ int n = preNum测试数据pareTo(sufNum); //比较 -1 小于 0 等于 1 大于 if (n== 0 ){ return true ; } return false ; } //真正计算 public double realCountDecimal(BigDecimal preNum,BigDecimal sufNum){ //(前面的数字-后面的数字)/后面的数字*100 BigDecimal bigDecimal = (preNum.subtract(sufNum)).divide(sufNum).multiply( new BigDecimal( "100" )).setScale( 2 , BigDecimal.ROUND_UP); if (bigDecimal测试数据pareTo(BigDecimal.ZERO) != 0 ){ return bigDecimal.doubleValue(); } return 0 ; } public static void main(String[] args) { PercentCount p = new PercentCount(); BigDecimal a = new BigDecimal( "3" ); BigDecimal b = new BigDecimal( "1" ); String percent = p.percentBigDecimal(a, b); System.out.println(percent); } } |
Java计算同比环比
同比环比计算基本概念和计算公式
同比率：本年数据比上一年数据增长或减少的比率
同比率计算公式：rate = (本年数据 - 前一年数据) / 前一年数据
实例：2020年10月游客数量为80W，2019年10月游客数量为100W，2018年10月游客数量为90W
2020年同比率为：rate ：（80 - 100）/100 * 100%= -20%
2019年同比率为：rate ：（100 - 900）/900 * 100%= +11%
（[+] 为增长，[-]为降低）
环比率：本月（季度）数据比上个月（季度）数据增长或减少的比率
环比率计算公式：rate = (本月数据 - 上个月数据) / 上个月数据
实例：2020年10月游客数量为100W，2020年9月游客数量为90W，2020年7月游客数量为80W
2020年10月同比率为：rate ：（100 - 90）/90 * 100%= +11%
2019年10月同比率为：rate ：（90- 80）/800 * 100%= +12.5%
注：同比环比计算公式是相同的，但计算数据对应的时间是不同的
代码实现逻辑
通过Calendar等时间函数和HashMap，[ hashmap（key,value) key为时间，value为该时间对应的值]。将key和value一一对应的存入集合中，通过对key进行操作，再用key获取HashMap中相对应的value，套公式计算（重点在于对时间（key）的操作,通过key可直接获取value进行计算）
详细逻辑步骤
首先通过SQL语句获取数据库中相应的时间和该时间对应的数据，按时间分组排序
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SELECT DATAS. DATE AS NAME , SUM ( DATAS.VISITORSUM) AS VALUE, 2 AS sfzj, '' AS bfb FROM ( SELECT TOURIST.* ,CONCAT( YEAR , '年' ,QUARTER, '月' ) AS DATE FROM TOURISTFLOW TOURIST)DATAS GROUP BY DATAS. DATE ORDER BY DATAS. DATE |
接着设置时间范围，将最早的时间减去一年设为最小时间，最后的时间为最大时间，以此为范围即可保证覆盖所有数据
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// 设置时间范围 // 获取最前的时间的第一个列表 analyzeBean firstTimeSubway = analyzeByYear.get( 0 ); String startTime = firstTimeSubway.getTime(); // 获取最后时间的最后一个列表 analyzeBean endTimeSubway = analyzeByYear.get(analyzeByYear.size() - 1 ); String endTime = endTimeSubway.getTime(); // 时间格式转换 SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat( "yyyy年MM月" ); Date parse = format.parse(startTime); Date parse1 = format.parse(endTime); Calendar c = Calendar.getInstance(); c.setTime(parse); c.add(Calendar.YEAR, - 1 ); Date y = c.getTime(); // 获取最前的时间的前一年的时间作为查询范围 String firstTime = format.format(y); analyzeRequestBean.setStartTime(firstTime); Calendar c1 = Calendar.getInstance(); c1.setTime(parse1); Date y1 = c1.getTime(); // 获取最后一年的时间作为查询范围 String lastTime = format.format(y1); analyzeRequestBean.setStartTime(lastTime); |
在将所有数据的结果集存入HashMap中 hash(key,value) key为时间，value为数据值
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hashMap.put(time, analyzeByYear.get(i).getValue()); |
最后通过for循环和CaleCndar函数和Date函数对时间（key）进行相应的操作，再通过时间（key）到HashMap中找对应的值进行计算
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for ( int i = 0 ; i < analyzeByYear.size(); i++) { AnalyzeBean analyzeBean = analyzeByYear.get(i); if (i == 0 ) { // 是否增长（"0：降低 1：增加 2：既不增长也不降低"） analyzeBean.setSfzj( 2 ); analyzeBean.setBfb( null ); } else { SimpleDateFormat format2 = new SimpleDateFormat( "yyyy年MM月" ); // 当前数据 Date parse2 = format2.parse(analyzeBean.getTime()); Calendar c2 = Calendar.gaetInstance(); c2.setTime(parse2); c2.add(Calendar.YEAR, 0 ); Date t = c2.getTime(); String time = format2.format(t); Integer value = hashMap.get(time); // 往年数据 Date parse3 = format2.parse(time); Calendar c3 = Calendar.getInstance(); c3.setTime(parse3); c3.add(Calendar.YEAR, - 1 ); Date year = c3.getTime(); String time1 = format2.format(year); Integer value1 = hashMap.get(time1); if ( null != value1 && null != value) { if (value.equals(value1)) { analyzeBean.setSfzj( 2 ); analyzeBean.setBfb( null ); } else { if (value > value1) { analyzeBean.setSfzj( 1 ); } else { analyzeBean.setSfzj( 0 ); } // 2个值减法 绝对值 int abs = Math.abs(value - value1); float a = ( float ) (abs) / ( float ) value1 * 100 ; analyzeBean.setBfb(a + "" ); } } else { analyzeBean.setSfzj( 2 ); analyzeBean.setBfb( null ); } } } |
同比实例代码：
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// 求同比 @Override public Result getAnalyzeByYear(AnalyzeRequestBean analyzeRequestBean) { try { // 检查参数 if ( null == analyzeRequestBean) { return ResultUtil.fail(ResultEnum.PARAMS_ERROR); } a List<AnalyzeBean> analyzeByYear = InfoMapper.getAnalyzeByYear(analyzeRequestBean); if (analyzeByYear == null || analyzeByYear.size() == 0 ) { return ResultUtil.ok( null ); } // 设置时间范围 // 获取最前的时间的第一个列表 analyzeBean firstTimeSubway = analyzeByYear.get( 0 ); String startTime = firstTimeSubway.getTime(); // 获取最后时间的最后一个列表 analyzeBean endTimeSubway = analyzeByYear.get(analyzeByYear.size() - 1 ); String endTime = endTimeSubway.getTime(); // 时间格式转换 SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat( "yyyy年MM月" ); Date parse = format.parse(startTime); Date parse1 = format.parse(endTime); Calendar c = Calendar.getInstance(); c.setTime(parse); c.add(CaleCndar.YEAR, - 1 ); Date y = c.getTime(); // 获取最前的时间的前一年的时间作为查询范围 String firstTime = format.format(y); analyzeRequestBean.setStartTime(firstTime); Calendar c1 = Calendar.getInstance(); c1.setTime(parse1); Date y1 = c1.getTime(); // 获取最后一年的时间作为查询范围 String lastTime = format.format(y1); analyzeRequestBean.setStartTime(lastTime); // 把大范围的结果集都放入hashMap中 HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<>(); for ( int i = 0 ; i < analyzeByYear.size(); i++) { analyzeBean analyzeBean = analyzeByYear.get(i); SimpleDateFormat format1 = new SimpleDateFormat( "yyyy年MM月" ); Date parse2 = format1.parse(analyzeBean.getTime()); Calendar c2 = Calendar.getInstance(); c2.setTime(parse2); c2.add(Calendar.YEAR, 0 ); Date t = c2.getTime(); String time = format1.format(t); hashMap.put(time, analyzeByYear.get(i).getValue()); } for ( int i = 0 ; i < analyzeByYear.size(); i++) { AnalyzeBean analyzeBean = analyzeByYear.get(i); if (i == 0 ) { // 是否增长（"0：降低 1：增加 2：既不增长也不降低"） analyzeBean.setSfzj( 2 ); analyzeBean.setBfb( null ); } else { SimpleDateFormat format2 = new SimpleDateFormat( "yyyy年MM月" ); // 当前数据 Date parse2 = format2.parse(analyzeBean.getTime()); Calendar c2 = Calendar.gaetInstance(); c2.setTime(parse2); c2.add(Calendar.YEAR, 0 ); Date t = c2.getTime(); String time = format2.format(t); Integer value = hashMap.get(time); // 往年数据 Date parse3 = format2.parse(time); Calendar c3 = Calendar.getInstance(); c3.setTime(parse3); c3.add(Calendar.YEAR, - 1 ); Date year = c3.getTime(); String time1 = format2.format(year); Integer value1 = hashMap.get(time1); if ( null != value1 && null != value) { if (value.equals(value1)) { analyzeBean.setSfzj( 2 ); analyzeBean.setBfb( null ); } else { if (value > value1) { analyzeBean.setSfzj( 1 ); } else { analyzeBean.setSfzj( 0 ); } // 2个值减法 绝对值 int abs = Math.abs(value - value1); float a = ( float ) (abs) / ( float ) value1 * 100 ; analyzeBean.setBfb(a + "" ); } } else { analyzeBean.setSfzj( 2 ); analyzeBean.setBfb( null ); } } } return ResultUtil.ok(analyzeByYear); } catch (ParseException ex) { ex.printStackTrace(); } return ResultUtil.ok( null ); } |
环比类似，只是把c.add(Calendar.YEAR, 0);换成c.add(Calendar.MONTH, 0)
实现逻辑其实不难，只是我写复杂了，如有更好的方法欢迎留言交流讨论
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42274641/article/details/98640070
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