3、Ruby 字符串操作全解析

Ruby 字符串操作全解析

1. Ruby 语法约定与方法特性

Ruby 有一些独特的语法约定。“危险”方法(通常是那些会直接修改对象的方法)通常在方法名末尾带有感叹号。例如:

string.upcase!                           # => "MY FIRST STRING"
string                                   # => "MY FIRST STRING"

另外,返回布尔值的谓词方法在方法名末尾带有问号,就像某些 Lisp 变体一样,示例如下:

string.empty?                            # => false
string.include? 'MY'                     # => true

这种使用英文标点为程序员提供信息的方式,体现了 Ruby 的设计哲学:Ruby 首先是供人类读写的语言,其次才是供计算机解释的语言。

交互式 Ruby 会话是学习和试验这些方法不可或缺的工具。建议大家将示例代码输入到 irb fxri 会话中,并随着对 Ruby 知识的增长,基于这些示例进行拓展。

以下是一些使用 Ruby 字符串的额外资源:
- 可以使用 ri 命令获取任何 Ruby 内置方法的信息。例如,要

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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