神奇的Perl-哈希和数组(6)

本文介绍Perl语言中哈希处理的基本方法,包括each、values、keys和sort函数的应用,并通过示例程序展示了如何对内嵌哈希进行排序。
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
1.1.1 eachvalueskeyssort

1、 each

each一般作用于哈希和数组,以2元素的列表形式返回哈希的键值对和数组的索引、值对。语法如下:
    each %hash

each @array

比如:

 while (($key, $value) = each %hash) {#$key取得键,$value取得值
 print  “$key:$value\n";
     }
while (($index, $value) = each @array) {#$index取得索引,$value取得值
        print  "$index:$value\n";
}

2、 values

values函数以列表形式返回哈希和数组的所有值。语法如下:

values %hash

values @array

比如:

for  $value(values %hash)

{ #输出hash的所有值(注意不是健值对)

print “$value\n”;

}

3、 keys

keys函数以列表形式返回哈希和数组的所有健。语法如下:

keys %hash

keys @array

比如:

for  $key(keys %hash)

{ #输出hash的所有键(注意不是健值对)

   print "$key\n";

}

以一段程序为例说明keysvalues的用法:

$hash{A}=0;

$hash{B}=1;

$array[0]="a";

$array[1]="b";

for  $value(values %hash)

{ #输出hash的所有值(注意不是健值对)

   print "$value\n";

}

for  $key(keys %hash)

{ #输出hash的所有键(注意不是健值对)

   print "$key\n";

}

for  $value(values @array)

{ #输出数组的所有值,注意不是索引、值对)

   print "$value\n";

}

for  $index(keys @array)

{ #输出数组的所有索引,注意不是索引、值对)

   print "$index\n";

}

输出结果如下:

0

1

A

B

a

b

0

1

 

4、     sort

sort实现对列表排序后返回列表,主要有以下几种用法:

1) sort列表

按普通字符串比较排序.比如:

my @myarr;

@myarr= sort @myarr;

2) sort 子程序名 列表

如果使用了子程序名,可以实现自定义排序,主要分为数字排序、字符串排序和综合排序。$a$b代表需要比较列表的2个元素。

首先编写排序用函数。

A) 数字排序

sub by_number{$a<=>$b};#<=>是飞碟操作符,比较2个数字返回-1,0,1

B) 字符串排序

sub by_str{$a cmp $b};

C) 综合排序

定义一个子程序,返回10-1。经过子程序判断,第一个参数($a)位于第二个参数($b)之前,返回-1,否则返回1,如果顺序不分先后,返回0

sub by_num{#定义一个数字升序排序

  if ($a<$b) {-1} elsif ($a>$b) {1} else {0};

}

 

 

 

然后实施排序,以数字排序为例。

my @myarr;

@myarr= sort by_number @myarr;

我们利用sort排序完成内嵌哈希值的排序

哈希排序利用

#perl3-6.pl

use strict;

use warnings;

use 5.010;

my  %po;

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;

      $po{$name}=\%info;

}

 

foreach my $key (reverse sort {${$po{$a}}{all}<=>${$po{$b}}{all}} keys %po){

    print "$key=>${$po{$key}}{all}\n";

}

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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