8、Scala 中 Match 表达式的使用技巧

Scala 中 Match 表达式的使用技巧

在 Scala 编程中, match 表达式是一种强大的工具,它类似于其他语言中的 switch 语句,但功能更加灵活。本文将详细介绍 match 表达式的各种使用场景和技巧。

1. 使用 @switch 注解的注意事项

在 Scala 中,可以使用 @switch 注解来尝试让编译器将 match 表达式优化为 tableswitch lookupswitch 。以下是一个示例代码:

import scala.annotation.switch
// Version 2 - leads to a compiler warning
class SwitchDemo {
  val i = 1
  val Two = 2                     // added
  val x = (i: @switch) match {
    case 1  => "One"
    case Two => "Two"             // replaced the '2'
    case _  => "Other"
  }
}

当使用 scalac 编译上述代码时,会收到一个警告信息:

$ scalac 
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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