Scala 入门第三讲

Scala 入门第三讲

主要内容

这一讲,主要讲解Scala的函数式编程。讲解内容主要包括:
函数在Scala中是一等公民 ,可以将函数赋值给一个变量,也可以将函数作为参数传递给另外一个函数。
接收函数作为参数,或者返回一个函数的函数都叫做高阶函数。
另外,还讲解了Scala中的闭包,函数柯里化等。
最后,讲解了Scala中集合上的map、reduce等操作。

作业

统计一个文件夹下面所有的单词出现的总次数

代码

package Programming_in_Scala
import java.io.File
import collection.mutable.ArrayBuffer
import scala.io.Source

/**
  * Created by Takechiyo on 2016/1/4.
  * WordCount Program
  */
object DT_2 {
  /**
    * 遍历目录 得到目录下所有文件的绝对路径
    * @param file  The file or directory needed to transverse.
    * @param fileList  All of the file's name in the directory.
    */
  def walk(file: File, fileList: ArrayBuffer[String]): Unit ={
    if (file.isFile()){
      println(file.getAbsolutePath)
      fileList += file.getAbsolutePath
    }
    else
      file.listFiles().foreach(walk(_, fileList))
  }


  def reduceByKey[K](collection: Traversable[Tuple2[K, Int]]) = {
    collection
      .groupBy(_._1)
      .map { case (group: K, traversable) => traversable.reduce{(a,b) => (a._1, a._2 + b._2)} }
  }

  def main(args: Array[String]) {
    val directory = "D:\\temp"
    val fileList = ArrayBuffer[String]()
    walk(new File(directory), fileList)
    //读取文件中的内容,并分词,生成(String, 1)
    val result = fileList
                    .flatMap(Source.fromFile(_).getLines())
                    .flatMap(_.split(" "))
                    .map(item => (item, 1))
    //统计目录下所有文件中每个单词出现的总次数
    reduceByKey(result).foreach(println)
    //统计目录下所有文件中单词的总个数
    val count = result.map(_ => 1).reduce(_ + _)
    println(count)
  }
}
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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