Swift4.1 新特性compactMap函数

本文深入探讨了Swift4.1中新增的compactMap函数,它替代了flatMap函数,提供了更灵活的数组处理能力。compactMap不仅可以过滤nil值,还能进行类型转换和数据筛选,如筛选能被特定数值整除的数。

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关于compactMap函数

苹果在Swift 4.1中新增compactMap函数,用来代替flatMap函数。

在Swift标准库中compactMap定义如下

public func compactMap<ElementOfResult>(_ transform: (Element) throws -> ElementOfResult?) rethrows -> [ElementOfResult]

在Swift标准库中flatMap定义如下

public func flatMap(_ transform: (Element) throws -> String?) rethrows -> [String]

从定义可以看出,经过flatMap后一定变成字符串数组,而compactMap是任意类型的数组。从而compactMap使用更加灵活。

//compactMap函数的应用

//1.过滤 nil

let nums = [1, nil, 3, nil, 5]
let result = nums.compactMap { (item) -> Int? in
    return item
}
print(result) // [1, 3, 5]

简洁语法,可这样使用

let result = nums.compactMap { return $0 }
print(result)
 // [1, 3, 5]

2.类型转换

let nums = [1, 2, 3, 4, 5]
let result = nums.compactMap { (item) -> String? in

    return "\(item)"
}
print(result) 
// ["1", "2", "3", "4", "5"]

简洁语法,可这样使用

let nums = [1, 2, 3, 4, 5]
let result = nums.compactMap { return "\($0)" }
print(result) // ["1", "2", "3", "4", "5"]

3.筛选数据 - 能被4整除的数

let nums = [12, 55, 733, 77, 44]
let result = nums.compactMap { (item) -> Int? in

    if item%4 == 0 {
        return item
    }
    return nil
}
print(result) 
// [12, 44]


 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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