神奇的perl-哈希和数组(5)

本文介绍如何使用Perl编程语言处理文本文件,通过内嵌哈希计算并输出销售人员全年总销售额,筛选出金牌销售员。
声明:本神奇的Perl系列为刘兴(http://deepfuture.iteye.com/)原创,未经笔者授权,任何人和机构不能转载

1.1         第三个任务

BOSS交给小张一个文本文件,为去年销售人员季度完成的销售额,要求小张统计出前三名做为金牌销售员人选。

张三 25  9   10  60

李四 17  16  79  25

黄三 5  10  5   2

黄光 10  3   6   9

刘发 6   5   9   12

以上文件文件第一列是姓名,第二列是第一季度销售额,第三列是第二季度销售额,第四列是第三季度销售额,第五列是第四季度销售额,每列用tab分隔。

完成这个任务需要用到内嵌哈希。

内嵌哈希的遍历语法如下:

while (( $键名,$键值)=each %哈希变量名){

#对取出的键名值进行操作,其中键值是内嵌哈希的引用。

#访问内嵌哈希键值的语法为:${$键值}{$内嵌哈希的键名};

}

 

我们先计算每个人的全年的总销售额并输出:

#perl3-5.pl

use strict;

use warnings;

use 5.010;

my  %p;

 

open PINFO,"<perl3-5.txt";

#perl3-5.txt文件中读成员的姓名及城市信息

foreach my $pinfo(<PINFO>){

         chomp($pinfo);

          my  %info;

      (my $name, my $jd1,my $jd2,my $jd3,my $jd4)=split('\t',$pinfo);

      $info{jd1}= $jd1;

      $info{jd2}= $jd2;

      $info{jd3}= $jd3;

      $info{jd4}= $jd4;

      $info{all}= $jd1+$jd2+$jd3+$jd4;

      $p{$name}=\%info;

}

close PINFO;

while  ((my $key,my $value)=each  %p){

        say "$key=>${$value}{all}";

}

结果如下:

刘发=>32

张三=>104

李四=>137

黄光=>28

黄三=>22

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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