package com.example.qqeasy; import com.example.qqeasy.chatInterface.Sc.Server; import com.example.qqeasy.chatInterface.chatCon.ChatConCli; import com.example.qqeasy.chatInterface.chatCon.ChatConSer; import javafx.application.Application; import javafx.fxml.FXMLLoader; import javafx.scene.Parent; import javafx.scene.Scene; import javafx.stage.Stage; import java.util.Objects; public class t extends Application { public void start(Stage primaryStage) throws Exception { // 加载FXML文件 FXMLLoader clientLoader = new FXMLLoader(Objects.requireNonNull(getClass().getClassLoader().getResource("chat1.fxml"))); Parent clientRoot = FXMLLoader.load(Objects.requireNonNull(getClass().getClassLoader().getResource("chat1.fxml"))); ChatConCli clientController = clientLoader.getController(); FXMLLoader serverLoader = new FXMLLoader(Objects.requireNonNull(getClass().getClassLoader().getResource("chat2.fxml"))); Parent serverRoot = FXMLLoader.load(Objects.requireNonNull(getClass().getClassLoader().getResource("chat2.fxml"))); ChatConSer serverController = serverLoader.getController(); // 创建场景 Scene clientScene = new Scene(clientRoot,593,660); Scene serverScene = new Scene(serverRoot,600,400); // 设置舞台 primaryStage.setScene(clientScene); primaryStage.show(); // 启动服务器 Server server = new Server(serverController); server.start(); // // 设置按钮点击事件 // Button sendButton = (Button) clientRoot.lookup("#sendButton"); // sendButton.setOnAction(e -> clientController.sendMessage()); } public static void main(String[] args) { launch(args); } } 运行后白屏
时间: 2024-04-14 19:29:36 浏览: 198
根据你提供的代码,白屏的原因可能是以下几点:
1. FXML文件路径错误:检查一下`chat1.fxml`和`chat2.fxml`文件是否位于正确的路径下。确保这两个文件都在与`t.java`相同的目录或子目录下。
2. 控制器类没有正确加载:在`FXMLLoader.load()`方法中,你应该传递`clientLoader`和`serverLoader`,而不是重新创建一个新的`FXMLLoader`对象。修改以下代码:
```java
Parent clientRoot = clientLoader.load();
Parent serverRoot = serverLoader.load();
```
3. FXML文件中的根元素问题:确保`chat1.fxml`和`chat2.fxml`文件中的根元素与对应的Controller类相匹配。例如,如果`chat1.fxml`中的根元素为`AnchorPane`,则对应的Controller类应该是`ChatConCli`,确保这两者一致。
请检查以上三点,并确保代码中没有其他问题,然后再次运行程序,看看是否能够正常显示界面。如有需要,请提供更多的代码和错误信息以便我更好地帮助你解决问题。
相关问题
``` package org.example; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int i; int j; int a=1; int total=0; for (i = 2; i <= n; i++) { for (j = 2; j < i; j++) { if (i % j == 0) { a=2; break; } } if(a==1){ System.out.println(i); total+=i; } } System.out.println(total); } }```nb谢谢
你好!你提供的代码是一个用于计算并打印从2到n之间的所有素数,并求其总和的程序。下面我将为你详细解释这个程序的工作原理。
### 代码解析
```java
package org.example;
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建Scanner对象,用于读取用户输入
Scanner sc = new Scanner(System.in);
// 获取用户输入的最大值 n
int n = sc.nextInt();
int i, j;
int a = 1; // 标志变量,默认假设当前数字是素数
int total = 0; // 素数之和
// 循环遍历从2到n的所有整数
for (i = 2; i <= n; i++) {
// 假设i是素数
a = 1;
// 检查i是否能被小于它的任意正因数整除
for (j = 2; j < i; j++) {
if (i % j == 0) { // 如果发现有因子,则不是素数
a = 2;
break;
}
}
// 若a仍为1,说明i是素数
if (a == 1) {
System.out.println(i); // 输出该素数
total += i; // 将素数累加至total
}
}
// 打印所有找到的素数之和
System.out.println(total);
}
}
```
#### 主要功能点:
1. **获取用户输入**:通过`Scanner`类读取用户指定的一个最大范围`n`.
2. **检查每个数字是否为素数**:
- 使用两层循环结构来判断给定范围内每一个数值是否满足素数条件(即除了1及其本身外无其他正因子).
- 内部for循环用来查找是否存在可以整除当前测试值的小于自身的非平凡因子;如果存在则跳出内层循环并将标志位设置为2表示此数不是一个质数。
3. **输出结果及统计**:当确认某个自然数确实属于素数序列时便立即显示出来并且加入到最后的结果汇总之中.
4. 最终展示出整个区间内的全部符合条件的元素以及它们相加之后的总量。
### 改进建议
这段代码虽然能够完成预期任务,但在性能上还有优化空间,比如减少不必要的模运算次数、避免重复工作等。此外,对于非常大的输入数据可能会导致运行时间过长的问题也需要注意处理。
以下是几个改进建议的方向:
- 可以考虑只让 `j` 迭代到 `sqrt(i)` 来提高效率;
- 引入更高效的算法如埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes),可以在较大规模的数据集中获得更好的性能表现;
- 对较小的情况可以直接给出硬编码的答案,进一步加速小规模查询的速度。
package org.example import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object house { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("House Rental Count") .master("local[*]") // 在本地运行,使用所有可用的核心 .getOrCreate() import spark.implicits._ // 读取house.txt文件 val filePath = "C:/s/house.txt" // 替换为你的文件路径 try { val houseDF = spark.read .option("header", "true") // 假设文件有表头 .csv(filePath) // 打印DataFrame的schema和前几行数据 houseDF.printSchema() houseDF.show(5, truncate = false) // 统计各地区的出租房数 val rentalCountDF = houseDF .groupBy("region") .agg(count("*").as("rental_count")) .select($"region", $"rental_count") // 展示结果 rentalCountDF.show() } catch { case e: Exception => println(s"Error reading file: ${e.getMessage}") } finally { // 关闭SparkSession spark.st
### Apache Spark 实现 CSV 文件读取与分组计数
在 Apache Spark 中,可以通过编程方式加载 CSV 文件并对其中的数据进行操作。如果需要统计各地区的出租房数量,则可以利用 `groupByKey` 进行分组和计数。以下是完整的代码示例以及常见错误排查指南。
---
### 1. 加载 CSV 文件并解析数据
假设输入文件名为 `house.txt`,其内容格式如下:
```
region,price,square_feet
RegionA,2000,800
RegionB,3000,1200
RegionA,2500,900
...
```
以下代码展示了如何加载此文件并将每一行转换为键值对的形式(`(region, count)`):
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
// 初始化 Spark 上下文
val conf = new SparkConf().setAppName("HouseCount").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// 读取 house.txt 文件
val data = sc.textFile("path/to/house.txt")
// 解析文件内容,跳过表头并提取 region 字段
val regions = data.filter(line => !line.contains("region")) // 跳过表头
.map(line => line.split(",")(0)) // 提取区域字段
.map(region => (region, 1)) // 构造键值对 (region, 1)
```
---
### 2. 使用宽依赖算子 `groupByKey` 统计各地区房屋数量
接下来,使用 `groupByKey` 对数据按区域分组,并计算每个区域的房屋总数:
```scala
// 使用 groupByKey 按区域分组
val groupedRegions = regions.groupByKey()
// 计算每个区域的房屋数量
val result = groupedRegions.mapValues(iter => iter.sum)
// 输出结果
result.collect().foreach(println)
```
运行以上代码后,输出的结果将是类似以下的内容:
```
(RegionA,2)
(RegionB,1)
...
```
这表明 `RegionA` 区域中有两套房子,`RegionB` 区域中有一套房。
---
### 3. 错误排查
#### 常见问题及其解决方案
##### (1)文件路径错误
如果指定的文件路径不正确,会抛出异常或返回空数据集。确保文件路径有效且可访问。
##### (2)CSV 格式不符合预期
如果某些行缺少字段或格式不一致,可能导致解析失败。可以在解析前增加验证逻辑,例如过滤掉无效行:
```scala
val validData = data.filter(line => line.split(",").length >= 3)
```
##### (3)内存不足导致 Shuffle 失败
由于 `groupByKey` 触发了宽依赖,可能会因大量数据而导致内存溢出。此时可以尝试以下优化措施:
- 减少分区数量以降低 shuffle 成本。
- 替换为更高效的算子,如 `reduceByKey` 或 `combineByKey`。
优化后的代码示例:
```scala
// 使用 reduceByKey 替代 groupByKey
val optimizedResult = regions.reduceByKey(_ + _)
optimizedResult.collect().foreach(println)
```
---
### 总结
上述代码实现了从 CSV 文件中读取数据并通过宽依赖算子完成分组和计数的功能。需要注意的是,在实际生产环境中,应优先考虑性能更高的算子(如 `reduceByKey`),尤其是在处理大规模数据时[^6]。
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