F#编程实践问题与解答合集

1、之前的验证存在一个漏洞:我们没有说明当输入距离为负数时会发生什么。如果我们认定负距离是无效的(因为英里和码值总是代表铁路网络上的一个物理位置),那么需要对代码做哪些修改来防止负值进入该领域?

要完成这个任务,只需添加几行代码,使用 if 表达式验证 milesPointYards ,然后抛出 ArgumentOutOfRangeException 异常。

2、出于某些目的,英国铁路距离不是用英里和码来表示,而是用英里和链来表示,其中1链定义为22码。编写一个新的类型和模块,该类型和模块可以创建并表示以整英里和链为单位的距离,并将这种以英里和链为单位的距离转换为小数英里。创建新的“英里 - 链”距离的唯一方法应该是提供整英里数和链数输入(即两个正整数),因此与“英里 - 码”不同,不需要 fromMilesPointYards 函数。

要完成此练习,需要创建一个单例判别联合(Single-Case Discriminated Union),类似于 `MilesYards` 判别联合,但以整英里数和链数作为其字段。

由于练习要求只能创建有效的实例,将该判别联合放入一个模块中,并将其用例设为私有。

添加一个 `fromMilesChains` 函数,对整英里数和链数参数进行范围验证,然后使用它们创建一个 `MilesChains` 实例。

为了转换为小数英里,创建一个 `toDecimalMiles` 函数,该函数通过模式匹配来获取整英里数和链数的值,然后使用每英里 80 链的转换因子来计算小数英里。

3、在F#中,有一个BillingDetails类型和如下形式的一些订单:type BillingDetails = { Name : string; Billing : string; Delivery : string option }; let myOrder = { Name = “Kit Eason”; Billing = “112 Fibonacci StreetErehwon35813”; Delivery = None }; let hisOrder = { Name = “John Doe”; Billing = “314 Pi AvenueErehwon15926”; Delivery = None }; let herOrder = { Name = “Jane Smith”; Billing = null; Delivery = None }; let orders = [| myOrder; hisOrder; herOrder |]。请写出最简洁的函数,用于计算具有非空账单地址的BillingDetails实例的数量(忽略送货地址)。

可以使用以下F#代码实现:

orders 
|> Seq.map (fun order -> Option.ofObj order.Billing) 
|> Seq.filter Option.isSome 
|> Seq.length

4、抽取20套房屋样本,对于每套房屋,生成一个格式为“地址: 1 Stochastic Street - 价格: 123456.00000”的字符串。价格显示的小数位数无关紧要。

首先绑定一个名为 housePrices 的值,接着使用 House 模块中的 getRandom 函数获取20套房屋的样本。由于这是一个多对多的操作,可选择合适的集合函数(如 map mapi sort sortBy rev )来生成所需的字符串。

5、抽取20套房屋样本并计算它们价格的平均值。你可以假设列表不为空(你知道它有20套房屋!)

let averagePrice = House.getRandom 20 |> Array.averageBy (fun h -> h.Price)

6、抽取20套房屋样本,找出所有价格超过25万美元的房屋。

可以使用集合函数来解决此问题。示例代码如下:

House.getRandom 20 |> Array.filter (fun h -> h.Price > 250_000m)

此代码通过 House.getRandom 函数获取20套房屋样本,然后使用 Array.filter 函数过滤出价格超过25万美元的房屋。

7、抽取20个房屋样本,返回一个元组数组,每个元组包含一个房屋和到最近学校的距离。使用 Distance.tryToSchool 函数计算距离。排除该函数返回 None 的房屋。

可以使用以下代码实现:

House.getRandom 20 
|> Array.choos
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 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调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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