用java语言设计在项目现场需要统计用电量，因此拟使用一块电表进行电量的采集。与家用的电表一样，此表的采集值永远是累计值。采集到的JSON数据如下： ```JSON {     "timestamp": "采集时的时间戳，数字格式",     "meterId": "电表唯一号",     "value": "采集到的结果，数字格式" } ``` 由于现场的不稳定，可能存在以下的特殊情况： 1. 可能由于网络问题，导致采集数据失败，得到的value为0。 2. 可能由于设备更换（不考虑更换期间的耗电），此累积值归零，但下一次采集的结果中，meterId会发生变化。（存在可能设备修复后继续使用） 请编写一段伪代码，以完成对此电表的采集，并按天给出使用电量。

### Java实现电表数据解析与处理 以下是基于Java编写的一份伪代码，用于处理电表JSON数据并计算每日实际用电量。此方案还涵盖了网络故障导致的数据丢失以及设备更换后的累积值重置问题。 #### 数据结构定义 首先，定义一个类`ElectricMeterData`来存储电表的相关信息： ```java public class ElectricMeterData { private String meterId; // 电表ID private long timestamp; // 时间戳 (毫秒) private double cumulativeValue; // 累积电量读数 public ElectricMeterData(String meterId, long timestamp, double cumulativeValue) { this.meterId = meterId; this.timestamp = timestamp; this.cumulativeValue = cumulativeValue; } // Getter 和 Setter 方法省略 } ``` #### JSON解析逻辑 假设接收到的JSON数据如下所示： ```json [ {"meterId": "M001", "timestamp": 1672531200000, "cumulativeValue": 123.4}, {"meterId": "M001", "timestamp": 1672617600000, "cumulativeValue": 128.9}, {"meterId": "M001", "timestamp": 1672704000000, "cumulativeValue": 135.2} ] ``` 可以使用Jackson库将其转换为对象列表： ```java import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; List<ElectricMeterData> parseJson(String jsonData) throws Exception { ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); List<Map<String, Object>> dataMaps = objectMapper.readValue(jsonData, new TypeReference<List<Map<String, Object>>>() {}); List<ElectricMeterData> dataList = new ArrayList<>(); for (Map<String, Object> map : dataMaps) { String meterId = (String) map.get("meterId"); long timestamp = ((Number) map.get("timestamp")).longValue(); double cumulativeValue = ((Number) map.get("cumulativeValue")).doubleValue(); dataList.add(new ElectricMeterData(meterId, timestamp, cumulativeValue)); } return dataList; } ``` #### 日用电量计算逻辑 为了应对可能存在的异常情况（如网络中断或设备更换），需引入额外校验机制。以下方法实现了日用电量的计算功能： ```java import java.util.*; import java.time.*; class DailyUsageCalculator { public static Map<LocalDate, Double> calculateDailyUsage(List<ElectricMeterData> dataList) { Collections.sort(dataList, Comparator.comparingLong(o -> o.getTimestamp())); // 排序 Map<LocalDate, Double> dailyUsages = new HashMap<>(); LocalDate previousDay = null; double previousCumulativeValue = 0.0; for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) { ElectricMeterData currentData = dataList.get(i); Instant instant = Instant.ofEpochMilli(currentData.getTimestamp()); LocalDate currentDate = LocalDateTime.ofInstant(instant, ZoneOffset.UTC).toLocalDate(); if (previousDay != null && !currentDate.equals(previousDay)) { // 新一天开始 handleMissingDays(dailyUsages, previousDay, currentDate, previousCumulativeValue); // 处理缺失日期 double usage = Math.max(0, currentData.getCumulativeValue() - previousCumulativeValue); dailyUsages.put(currentDate.minusDays(1), usage); // 前一日用量 } previousDay = currentDate; previousCumulativeValue = currentData.getCumulativeValue(); } return dailyUsages; } private static void handleMissingDays(Map<LocalDate, Double> dailyUsages, LocalDate start, LocalDate end, double lastKnownCumulativeValue) { while (!start.isEqual(end.minusDays(1))) { start = start.plusDays(1); dailyUsages.put(start, 0.0); // 缺失数据标记为零 } } } ``` 上述算法通过比较时间戳判断是否存在断档，并针对未记录的时间段填充默认值 `0.0` 表示无数据[^1]。 #### 设备更换检测 当发现某条新纪录中的累计值小于前一条时，则认为发生了设备更替事件。此时应重新初始化基础参照点以继续正常统计后续耗能变化趋势[^2]: ```java if (currentData.getCumulativeValue() < previousCumulativeValue) { System.out.println("Device replacement detected on date: " + currentDate); previousCumulativeValue = currentData.getCumulativeValue(); // Reset reference point } else { ... } ``` ---