Hacker基础之Linux篇:基础Linux命令六

本文详细介绍Linux下sort命令的使用方法及常见应用场景,包括基本排序、去除重复行、逆序排序等,并介绍了如何通过参数实现更复杂的排序需求。

以后这个系列的每次就浓缩一下只推送一个命令~

sort

sort命令是帮我们依据不同的数据类型进行排序,Linux里非常常用的一个命令

sort命令使用介绍:
命令格式:sort [-bcfMnrtk][源文件][-o 输出文件]
命令功能:依据不同的数据类型进行排序
命令的常用参数选项说明:
-b    忽略每行前面开始出的空格字符
-c    检查文件是否已经按照顺序排序
-f     排序时,忽略大小写字母
-M   将前面3个字母依照月份的缩写进行排序
-n    依照数值的大小排序
-o<输出文件>   将排序后的结果存入指定的文件
-r     以相反的顺序来排序
-t<分隔字符>   指定排序时所用的栏位分隔字符
-k     选择以哪个区间进行排序
-C    会检查文件是否已排好序,如果乱序,不输出内容,仅返回1
-M   会以月份来排序,比如JAN小于FEB等等

一般常用的情景是

1、比如我们有一个几百兆的数据集,里面有很多的单词,我们要分析这些单词的,但是为了好看,我们可以用sort来把这些杂乱的单词归类

[ubuntu@test]$ cat seq.txt
banana
apple
pear
orange
[ubuntu@test]$ sort seq.txt
apple
banana
orange
pear

这是个简单的例子

2、还有个重要的用途就是消除文本中的重复行,我们这里有两个pear

[ubuntu@test]$ cat seq.txt
banana
apple
pear
orange
pear
[ubuntu@test]$ sort -u seq.txt
apple
banana
orange
pear

3、sort一般默认的是升序排序,如果想把一个文件变成降序排序,可以这样

[ubuntu@test]$ cat number.txt
1
3
5
2
4
[ubuntu@test]$ sort -r number.txt
5
4
3
2
1
4、

由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件


形如

sort oldfile > newfile

由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件

形如

但是,如果你想把排序结果输出到原文件中,用重定向可就不行了

但是我们有-o选项

[ubuntu@test]$ cat number.txt
1
3
5
2
4
[ubuntu@test]$ sort -r number.txt -o number.txt
[ubuntu@test]$ cat number.txt
5
4
3
2
1
5、由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件

形如

如果你打算按照数值来排列数字而不是按照ASCII来的话,可以用-n选项

默认的sort是这样排序的,先比较第一个字符,然后安装第一个字符的大小来排序,之后再对第一个字符相同的集合按第二个字符排列,这样一直到字符串的结尾

如果我们加了-n就可以拜托这个默认的排序方式了

[ubuntu@test]$ cat number.txt
1
10
19
11
2
5
[ubuntu@test]$ sort number.txt
1
10
11
19
2
5
[ubuntu@test]$ sort -n number.txt
1
2
5
10
11
19
6、由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件

形如

[ubuntu@test]$ cat sort.txt
banana:30:5.5
apple:10:2.5
pear:90:2.3
orange:20:3.4

由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件

形如

这里我们可以注意到数字都是跟在一个:后面的,我们就可以这样了
[ubuntu@test]$ sort -n -k 2 -t : sort.txt
apple:10:2.5
orange:20:3.4
banana:30:5.5
pear:90:2.3

由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件

形如

这里的-n是按照数值排列,-k是指定第二列的数据,-t是指定分割的字符是:


由于sort默认是把结果输出到标准输出,也就是屏幕,所以需要用重定向才能将结果写入文件


形如

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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