C# 6与VB 12即将加入模式匹配

本文详细探讨了模式匹配在C#和VB中的应用,从基础概念到高级用法,包括is或Matches操作符、类型模式、递归模式、常数模式、Var模式和通配符模式等。同时,介绍了模式匹配如何增强代码的可读性和灵活性,以及其与Switch/Select语句块的结合使用。此外,文章还指出了当前规格草案中的限制,如范围检查和列表/迭代器元素匹配的支持。

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又有一种源自于函数式编程语言中的概念加入了C#和VB的阵营,这就是被称为模式匹配(Pattern Matching)的特性。初看上去,模式匹配的作用类似于一段switch/select语句块,但它的功能要强大的多。

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请注意:由于VB版本的规格说明现在还没有完成,因此这些示例主要都是来自于C#中的模式匹配规格说明

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is或Matches 操作符

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.NET中的模式匹配主要是通过“is/Matches”操作符支持的。这种还让人不太熟悉的操作符将一个类分解为多个组成部分。以下这个示例是基于在周二的新闻报道中所提到过的Cartesian记录类http://www.infoq.com/news/2014/08/Record-Class(record class)的基础上创建的。

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\public static bool operator is(Cartesian c, out double x, out double y)\    x = c.X;\    y = c.Y;\    return true;\}
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这个is操作符不仅限于在它的定义类中使用,以下这个示例以另一种方式定义了一个操作符,使它能够分解一个Cartesian对象,让它能够匹配一个Polar对象。

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\public static class Polar {\    public static bool operator is( Cartesian c, out double R, out double Theta)\   {\        R = Math.Sqrt(c.X*c.X + c.Y*c.Y);\        Theta = Math.Atan2(c.Y, c.X);\        return c.X != 0 || c.Y != 0;\   }\}\var c = Cartesian(3, 4);\if (c is Polar(var R, *))\   Console.WriteLine(R);
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类型模式

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最简单的模式是类型模式,它本质上就是尝试进行类型转换并同时赋给某个变量。以下是这种模式的一个示例:

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\if (expr is Type v)\   { // code using v }
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递归模式

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多数模式都是作为递归模式的形式出现,意即它们是由较简单的模式所组成的。看一下这种模式的示例:

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\var a = new Location(1, 2, 3); //x=1, y=2, z=3\if (a is Location(1, var y, *))
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这个递归模式包括了一个常数模式,一个var模式和一个通配符模式。

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常数模式

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这个模式可以将一个属性与一个常数值进行匹配,常数匹配使用object.Equals(left, right)方法来判断两者是否匹配。

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Var模式

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Var模式是一定会匹配成功的,该模式对应的变量将会被赋值为调用该is操作符时所提供的值,而该变量的类型则是由该表达式所决定的静态类型。

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通配符模式

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通配符模式本质上来说就是var表达式,不过你不需要关心匹配的结果。

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内部实现

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让我们继续讨论一下这个location类的示例,编译器在编译阶段会进行以下几个步骤的处理:

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  1. 创建变量$x、$y和$z\\t
  2. 调用Location.is(a, out $x, out $y, out $z)方法,并确认返回结果为true\\t
  3. 常数模式:检查object.Equals($x, 1)调用的结果\\t
  4. Var模式:将$y赋给y\\t
  5. 通配符模式:忽略$z变量\

Switch/Select Case 语句块

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Switch语句块的功能将得到扩展,它将能够使用模式匹配特性。这实际上意味着你可以按以下方式编写语句:

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\case null:\case String s\case Location(1, var y, *):
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限制

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在目前的规格草稿中,还没有对于范围检查的支持。这意味着你不能编写类似于“a is Location( \u0026gt; 0, 1 to 5, \u0026lt;= 10)”这样的代码。此外目前也不支持在一个列表或迭代器中进行元素匹配。

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查看英文原文:Pattern Matching in C# 6 and VB 12

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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