20、Scala 函数式编程:闭包、部分应用函数与更多

Scala 函数式编程:闭包、部分应用函数与更多

1. 闭包的概念与应用

闭包是 Scala 函数式编程中的一个强大特性。为了测试闭包相关代码,可将其保存为名为 ClosureExample.scala 的文件,然后进行编译和运行。运行代码后,输出结果如下:

Hello, Al
Hola, Lorenzo

如果你从 Java 或其他面向对象编程语言转向 Scala,可能会疑惑这是如何实现的。在第一次运行时, sayHello 方法在 Foo 类的 exec 方法中引用了 hello 变量(此时 hello 已不在作用域内),而在第二次运行时,它还能捕捉到 hello 变量的变化(从 Hello 变为 Hola )。这是因为 Scala 支持闭包功能。

sayHello 方法中有两个自由变量: name hello name 是函数的形式参数,而 hello 不是形式参数,它是对外部作用域中变量的引用。因此,Scala 编译器会创建一个包含 hello 的闭包。

下面是闭包的一些定义和特点:
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(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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