31、Perl编程实践:排序、目录遍历、模块开发与测试

Perl编程实践:排序、目录遍历、模块开发与测试

1. 排序优化:普通排序与Schwartzian变换对比

在处理文件排序时,有普通排序和Schwartzian变换两种方法。以下是使用Schwartzian变换对文件按大小排序的代码:

my $transform = sub {
    map $_->[0],
    sort { $a->[1] <=> $b->[1] }
    map [$_, -s $_],
    @files;
};

通过 timethese 函数对普通排序和Schwartzian变换进行性能测试:

timethese( -2, {
    Ordinary    => $ordinary,
    Schwartzian => $transform,
});

测试结果显示,即使对于少量文件,Schwartzian变换的性能也有显著提升。例如,有21个文件进行比较时,普通排序在2.17 CPU秒内完成7680次操作,速率为3539.17次/秒;而Schwartzian变换在2.07 CPU秒内完成17840次操作,速率为8618.36次/秒。

字典排序

为了实现“字典”排序,我们可以使用Schwartzian变换。首先是一个简单但有局限性的实现:

my @dictiona
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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