跟连乐一起学Scala-数组

本文深入探讨了Scala中数组和Buffer的基本概念、创建方法、基本操作和转换方法,并提供了实用的技巧和常见算法示例。
数组

定长数组

val nums = new Array[Int](10)    //10个整数的数组,所有元素初始化为0

val strs = new Array[String](20)  //20个字符串数组,所有元素初始化为null

val hello = Array("Hello", "word")  //不用new也可以推断出来

print(hello(0))   //打印"hello"

变长数组

ArrayBuffer

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

val buffer = ArrayBuffer[Int]()

buffer += 1   //ArrayBuffer(1)

buffer += (2,4,7,88)  //ArrayBuffer(1,2,4,7,88)

buffer ++= Array(78,98,46)   //ArrayBuffer(1,2,4,7,88,78,98,46)

操作数组:

buffer.insert(2,5)  
//在下标2之前插入:
//ArrayBuffer(1,2,5,4,7,88,78,98,46)

buffer.insert(2,7,8,9)
//同上
//ArrayBuffer(1,2,7,8,9,5,4,7,88,78,98,46)

buffer.remove(2)
//移除下标对应的值
//ArrayBuffer(1,2,8,9,5,4,7,88,78,98,46)

buffer.remove(2,3)
//从第二个参数开始(包含第二个元素)移除多少个元素
//ArrayBuffer(1,2,4,7,88,78,98,46)

val array = buffer.toArray
//转换为数组:Array(1,2,4,7,88,78,98,46)

val b = array.toBuffer
//转换为Buffer数组缓冲


遍历数组和数组缓冲

遍历取值一般是从0到数组长度-1,一般用util

for (i <- 0 until a.length)
    print(i + ": " + a(i))

遍历的小技巧1:如果想要每两个元素一跳,则可以

0 until (a.length, 2)
//等价于:Range(0, 2, 4, 6...a.length - 1)

遍历的小技巧2:如果想要从尾端开始遍历:

(0 until a.length).reverse
//等价于:Range(a.length-1, a.length -2... 2, 1, 0)

数组转换

for (...) yield循环会创建一个类型和原始集合相同的新集合。
val a = Array(2, 3, 5, 7, 11)
val b = for (ele <- a) yield 2 * ele
//b 是:Array(4, 6, 10, 14, 22)

常用算法

1.数组求和:

Array(1, 7, 2, 9).sum  //19

2.min和max

Array(4, 6, 1, 9, 23).max  //23
Array(4, 6, 1, 9, 23).min  //1

3.排序:

val b = ArrayBuffer(1,7,2,9)
val bSort = b.sorted //b并没有被改变;bSort是Array(1,2,7,9)

4.显示数组或者数组缓冲内容,使用mkString

b.mkString(" and ")
//"1 and 7 and 2 and 9"

b.mkString("<", ",", ">")
//"<1,7,2,9>"

多维数组

两种方式:
1.

Array[Array[Double]]

2.

val matrix = Array.ofDim[Double](3, 4) //3行4列

与Java的相互操作

由于Scala数组是用Java数组实现的,你可以在Java和Scala中来回传递。

import scala.collection.JavaConversions.bufferAsJavaList
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

val command = ArrayBuffer("ls", "-al", "/home/lianle")
val pb = new ProcessBuilder(command) //Scala到Java的转换
import scala.collection.JavaConversions.asScalaBuffer
import scala.collection.mutable.Buffer

val cmd: Buffer[String] = pb.command() //Java到Scala的转换
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数优化器加速函数(MOA)和数优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值