39、Scala 中的高级函数式编程与并发工具

Scala 中的高级函数式编程与并发工具

1. 函数式编程中的 Monad

在函数式编程里,Monad 是一个关键概念。下面是一些相关代码示例:

import scala.language.higherKinds
val seqf: Int => Seq[Int] = i => 1 to i
val optf: Int => Option[Int] = i => Option(i + 1)
SeqM.flatMap(List(1,2,3))(seqf)             // Seq[Int]: List(1,1,2,1,2,3)
SeqM.flatMap(List.empty[Int])(seqf)         // Seq[Int]: List()
OptionM.flatMap(Some(2))(optf)              // Option[Int]: Some(3)
OptionM.flatMap(Option.empty[Int])(optf)    // Option[Int]: None

flatMap 可以从左侧容器中提取类型为 A 的元素,并将其绑定到新容器实例中的新元素上。它和 map 一样,减轻了从 M[A] 中提取元素的负担。不过,函数参数似乎需要知道如何构建新的 M[B],但实际上可以调用 unit 来完成。

Monad 遵循以下法则:
- 单位元法则
- flatMap(unit(x))(f) == f(x) ,其中 x

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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