11、现代编程范式:闭包、函数式编程、协议与泛型

现代编程范式:闭包、函数式编程、协议与泛型

1. 函数式编程中的延迟计算与柯里化函数

在函数式编程中,延迟计算是一种有效的优化手段。例如,我们可以对数组的延迟版本调用 map 方法,而不是直接在数组上调用。这样,每次从结果中请求一个值时,它只会处理输入数组中的一个元素。以下是示例代码:

let lazyStrings = lazy(numbers).map({"\($0)"})
for string in lazyStrings {
    println(string)
}

在这个例子中,每个数字只有在 for-in 循环的下一次迭代时才会转换为字符串。如果提前跳出循环,其余的值将不会被计算,这在处理大型列表时可以节省大量的处理时间。

需要注意的是, sorted reduce 方法在延迟列表上不可用,因为对列表进行排序或归约需要同时考虑列表中的每个元素。如果确实需要在延迟列表上调用这些方法,需要先通过调用 array 方法将所有元素收集到一个非延迟数组中:

lazyStrings.array.reduce("", combine: +) // "12345"

但这样就失去了延迟列表的优势,因为最终所有元素都需要一次性计算。所以,只有在能利用延迟计算优势时才使用它。

柯里化函数是 Swift 函

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格、激励),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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