Q:记学习枚举过程中的一个小问题

本文探讨了Java枚举类型的内部实现机制,并展示了如何使用中文作为枚举常量的名称。文章还解释了Java为何能够支持中文命名,并提供了一个使用中文命名的实际示例。

在学习有关java枚举的时候,我们知道了所有的枚举类型均是继承自java.lang.Enum类的,且所有的枚举常量均是该枚举类型的一个对象,且对象名即为该枚举常量的名称。

例子如下:

源码:

public enum T {

    SPRING,SUMMER,AUTUMN,WINTER;

}

 

反编译后的代码:

public final class T extends Enum

{

    private T(String s, int i)

    {

        super(s, i);

    }

    public static T[] values()

    {

        return (T[])$VALUES.clone();

    }

 

    public static T valueOf(String s)

    {

        return (T)Enum.valueOf(T, s);

    }

 

    public static final T SPRING;

    public static final T SUMMER;

    public static final T AUTUMN;

    public static final T WINTER;

    private static final T $VALUES[];

    static

    {

        SPRING = new T("SPRING", 0);

        SUMMER = new T("SUMMER", 1);

        AUTUMN = new T("AUTUMN", 2);

        WINTER = new T("WINTER", 3);

        $VALUES = (new T[] {

            SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER

        });

    }

}

在写代码的时候,由于输入法切换的问题,发现枚举常量的常量名称居然是可以使用中文的。

代码如下:

public enum Spring

{

春天;

}

class Test

{

public static void main(String[] args)

{

System.out.println(Spring.春天);

}

}

其编译器并没有报错,且顺利的通过了编译。

 

对以上枚举类的代码进行反编译,得到如下的结果。



发现,其对象名为中文。而在java的命名规范中,只允许用美元符号$,英文字母,数字,下划线作为命名的元素。那么如今反编译的结果中出现了中文的情况,这是什么回事呢?

经过分析和查找相关资料,发现,java其实是支持中文类名、方法名、属性名,并且不会因为乱码问题导致运行期链接失败。这是Java内核支持UTF-8这一特性决定的。但是Java语言规范里并不支持这一用法。所以,如下的代码运行起来是完全没有问题的。

package other.jdk1_5;

/**

 * 一个骚操作,使用中文对变量和方法进行命名

 * @author 学徒

 *

 */

public class 

{

private String 名字;

private int 年龄;

public String get名字()

{

return 名字;

}

public void set名字(String 名字)

{

this.名字 = 名字;

}

public int get年龄()

{

return 年龄;

}

public void set年龄(int 年龄)

{

this.年龄 = 年龄;

}

public static void main(String[] args)

{

小明=new ();

小明.set名字("小明");

System.out.println(小明.get名字());

}

}

 

 

### 传统Q Learning中的Q表结构与表示形式 在传统的Q-learning算法中,Q表(Q-table)是整个算法的核心组成部分。它是一个二维表格结构,用于存储每个状态-动作对的Q值(即预期的长期奖励)。Q表的设计直接决定了Q-learning算法的效率和适用范围。 #### Q表的结构 Q表通常以状态为行、动作为列为二维数组的形式进行组织。例如,在一个具有100个状态和5个动作的环境中,Q表可以是一个100×5的矩阵,其中每个元素代表某个状态下执行特定动作的Q值。这种结构允许智能体快速查找并更新对应的Q值,以便做出最优的动作选择。 #### Q表的表示方式 Q表中的一个条目都对应一个状态-动作对的Q值。假设当前状态为s,动作为a,那么对应的Q值为Q(s, a)。这些值会随着学习过程不断被更新,更新公式基于贝尔曼方程: $$ Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha [r_{t+1} + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1}, a) - Q(s_t, a_t)] $$ 其中: - $ \alpha $ 是学习率,控制更新幅度; - $ \gamma $ 是折扣因子,决定未来奖励的重要性; - $ r_{t+1} $ 是执行动作后获得的即时奖励; - $ \max_{a} Q(s_{t+1}, a) $ 表示下一个状态中最大Q值对应的动作。 这种更新规则使得Q表能够逐步收敛到最优策略。 #### Q表的应用场景 Q表适用于状态和动作空间较小的问题。例如,在网格世界游戏中,状态数量有限且每个状态的变化可以通过显式枚举来处理。然而,当状态空间变得庞大时,维护这样一个Q表将面临“维度灾难”问题。此时,Q表的空间消耗会急剧增加,导致传统Q-learning难以有效处理大规模问题[^1]。 #### Q表的局限性 尽管Q表结构简单且易于实现,但它存在明显的局限性: 1. **可扩展性差**:当状态或动作空间过大时,Q表的存储需求呈指数级增长,导致计算和内存开销不可行。 2. **泛化能力不足**:Q表无法利用相似状态之间的关系,因此需要独立更新每个状态-动作对的Q值。 3. **难以处理连续状态或动作空间**:Q表仅适用于离散的状态和动作空间,对于连续空间问题则完全失效。 这些问题促使了深度Q网络(DQN)的提出,用深度神经网络替代Q表来估计Q值,从而克服传统Q-learning的限制。 #### 示例代码 以下是一个简单的Q表初始化和更新的Python代码示例: ```python import numpy as np # 初始化Q表 num_states = 100 num_actions = 5 q_table = np.zeros((num_states, num_actions)) # 更新Q值 def update_q_value(q_table, state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9): current_q = q_table[state, action] max_next_q = np.max(q_table[next_state]) new_q = current_q + alpha * (reward + gamma * max_next_q - current_q) q_table[state, action] = new_q return q_table ``` 这段代码展示了如何通过贝尔曼方程更新Q表中的Q值。 ---
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