1、Scala编程实用指南:高效解决常见问题

Scala编程实用指南:高效解决常见问题

Scala是一种极具魅力的编程语言,它融合了多种优秀语言的特性,为开发者提供了强大而灵活的编程体验。下面将为大家详细介绍Scala的相关知识和常见问题的解决方案。

一、Scala语言概述

Scala可以看作是Ruby和Java的“孩子”,它具有Ruby的简洁和可读性,同时又能编译成可在JVM上运行的JAR文件。它使用特质(traits)和混入(mixins),感觉很动态,但实际上是静态类型的。其名称“Scala”源于“可扩展”一词,名副其实,它被用于驱动世界上最繁忙的网站,如Twitter、Netflix、Tumblr、LinkedIn、Foursquare等。

Scala具有以下特点:
1. 现代编程语言 :由Martin Odersky(javac之父)创建,受Java、Ruby、Smalltalk、ML、Haskell、Erlang等多种语言影响。
2. 纯面向对象 :每个变量都是对象,每个“运算符”都是方法。
3. 支持函数式编程 :可以将函数作为变量传递,开发者可以选择使用面向对象编程(OOP)、函数式编程(FP)或两者结合的方式编写代码。
4. 运行于JVM :能够利用多年来开发的丰富Java库。
5. 易于上手且深度无限 :开发者在第一天就能开始高效工作,但随着学习的深入,会不断发现更好的编码方式,它会改变开发者对编程的思考方式。

Scala的最大优点之一是能够让开发者

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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