C#中Dictionary<TKey,TValue>排序方式

C# 字典(Dictionary)基本操作 注意:在字典中,键是唯一的,不能有重复的键;同时,字典内部通常采用哈希表实现,因此查找、添加和删除操作的时间复杂度通常是O(1)。九、C# 8.0 及以上版本还引入了。 阅读详情

C#中Dictionary<TKey,TValue>排序方式

按照Dictionary的Key值 升序排序(OrderBy)、降序排序(OrderByDescending):


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace CSharp中Dictionary排序方式
{
    [Serializable]
    public class CustmonizedClass
    {
        public string stuName { get; set; }

        public int stuAge { get; set; }

        public string stuSex  { get; set; }

        public double stuScore { get; set; }
       
    }
}

Dictionary<int,自定义类>

按照Dictionary的Key值 升序排序(OrderBy)、降序排序(OrderByDescending):

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace CSharp中Dictionary排序方式
{
     public  class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            CustmonizedClass cn1 = new CustmonizedClass();
            cn1.stuName = "张三";
            cn1.stuAge = 18;
            cn1.stuSex = "男";
            cn1.stuScore = 89.5;

            CustmonizedClass cn2 = new CustmonizedClass();
            cn2.stuName = "李四";
            cn2.stuAge = 19;
            cn2.stuSex = "男";
            cn2.stuScore = 88.5;


            CustmonizedClass cn3 = new CustmonizedClass();
            cn3.stuName = "王五";
            cn3.stuAge = 17;
            cn3.stuSex = "女";
            cn3.stuScore = 89.5;

            Dictionary<int, CustmonizedClass> dic1 = new Dictionary<int, CustmonizedClass>();
            dic1.Add(3, cn1);
            dic1.Add(1, cn2);
            dic1.Add(2, cn3);
            //上面dic1.Add()故意不按照顺序

            Dictionary<int, CustmonizedClass> dic1_SortedByKey = dic1.OrderBy(p=>p.Key).ToDictionary(p => p.Key, o => o.Value);
           

            foreach (KeyValuePair<int, CustmonizedClass> item in dic1_SortedByKey) 
            {
                Console.WriteLine("Key:{0} ; Value: name:{1}, age:{2}, sex:{3}, score:{4} ",
                    item.Key,item.Value.stuName,item.Value.stuAge,item.Value.stuSex,item.Value.stuScore);
            }
            Console.ReadLine();                        
        }
    }
}

Dictionary<int, CustmonizedClass> dic1_SortedByKey = dic1.OrderBy(p=>p.Key).ToDictionary(p => p.Key, o => o.Value);
结果截图:

降序排序:

Dictionary<int, CustmonizedClass> dic1_SortedByKey = dic1.OrderByDescending(p => p.Key).ToDictionary(p => p.Key, o => o.Value);

结果截图:

 

按照Dictionary的Value值的某个属性 升序排序(OrderBy)、降序排序(OrderByDescending):

 View Code

关键修改这句:

 Dictionary<int, CustmonizedClass> dic1_SortedByKey = dic1.OrderBy(o => o.Value.stuAge).ToDictionary(p=>p.Key,o=>o.Value);

结果截图:

混合排序:类似EXCEL中先按第一列升序、再按第3列的升序……

 View Code

Dictionary<int, CustmonizedClass> dic1_SortedByKey = dic1.OrderBy(o => o.Value.stuScore).ThenByDescending(o=>o.Value.stuAge).ToDictionary(p=>p.Key,o=>o.Value);

等同于linq语句:

var dic1_SortedByKey = from n in dic1

                         orderby n.Value.stuScore, n.Value.stuAge descending

                         select n;

结果截图:


          

Dictionaries — Unity C# 字典 字典类型通过在每个元素中存储值对而不是单个值来摆脱数组和列表。这些元素称为键值对:键充当其对应值的索引或查找值。与数组和列表不同,字典是无序的。但是,它们在创建后可以以各种配置进行存储和排序 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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