List、Map、Set、SortedSet都是接口

本文深入探讨了Java集合框架中List、Map和Set的基本用法,包括如何创建HashMap、ArrayList和TreeSet实例,以及如何使用forEach方法进行遍历。此外,还介绍了SortedSet的特性,即元素无重复且自动排序。

List、Map、Set都是接口

Map
		Map myMap=new HashMap<String, String>();
		myMap.put("name", "小花");
		myMap.forEach((k,v)->{
			System.out.println("key: "+k+" value: "+v);
		});
List
		List<Person> persons=new ArrayList<Person>();
		persons.add(person);
		persons.forEach(e->System.out.println(e.toString()));
Set
		Set tree=new TreeSet<>();
		tree.add(12);
		tree.forEach((e)->{
			System.out.println(e);});
SortedSet
	无重复值且从小到大排序 
		SortedSet sort_treeSet=new TreeSet<Integer>();
		sort_treeSet.add(1);
		sort_treeSet.add(7);
		sort_treeSet.add(3);
		sort_treeSet.forEach((r)->{System.out.println(r);});
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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