rxjava2操作符

1.

 Function<T, R> {
    @NonNull
    R apply(@NonNull T t) throws Exception;
}

Function功能参数提交T进来,返回R

2.

final String[] aStrings = {"A1", "A2", "A3", "A4"};
final String[] bStrings = {"B1", "B2", "B3"};

final Observable<String> aObservable =  Observable.fromArray(aStrings);
final Observable<String> bObservable = Observable.fromArray(bStrings);

Observable.concat(aObservable, bObservable)

fromArray是提交一个Array返回一个Observable,
concat是提交两个Observable类型的合并为一个Observable 相当于Observable.just(“A1”, “A2”, “A3”, “A4”,”B1”, “B2”, “B3”)

3.

map(new Function<String, String>() {
@Override
public String apply(@NonNull String s) throws Exception {
return "输出值为:"+s;
            }

map操作符配合Function将一个对象转化为另一个对象,可以转化对象类型相同

4.

 Observable.zip(List<User>list1, List<User>list2,
 new BiFunction<List<User>, List<User>, List<User>>() {
@Override
public List<User> apply(List<User> list1, List<User> list2) throws Exception {
 return list1和list2的交集;
                        }
})

zip操作符配合BiFunction提交三个参数,前两个是list类型,返回前两个类型的交集(画两个圈,交集部分123,234,得到23)

5.
Observable.just(1,2,3,4,5,6).take(3);
take操作符以上操作其实执行的是Observable.just(1,2,3);

6.
Observable.timer(2, TimeUnit.SECONDS);
延迟几秒,发射数据

7.
Observable.interval(0, 2, TimeUnit.SECONDS);
初始秒为0,每个数据间隔2秒发送

8.

Observable.just(1, 2, 3, 4)
.reduce(new BiFunction<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer t1, Integer t2) {
                        return t1 + t2;
                    }
                })
 .subscribe(getObserver());

reduce操作符最后得到的值是10

9.

Observable.just("one", "two", "three", "four", "five")
.buffer(3, 1).subscribe(getObserver());

buffer操作符,意思是三个为一组,步幅为1,最后得到的是
one, two, three
two, three, four
three, four, five
four, five
five

10.

Observable.just(1,2,3).filter(new Predicate<Integer>() {
@Override
public boolean test(@NonNull Integer integer) throws Exception {
                return integer%2;
}
}).subscribe(getObserver());

filter操作符,过滤用,得到是2,使用环境:有时会得到很多数据,但是有一部分没用,所以根据条件把我们不需要的过滤掉。

11.
Observable.just(1,2,3).skip(2)
skip操作符,跳过前两个,使用环境:得到数据的前面若干不需要。

12.

Observable.just(1,2,3).subscribeOn(Schedulers.io())
                // Be notified on the main thread
                .observeOn(AndroidSchedulers.mainThread())
.scan(new BiFunction<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer apply(Integer int1, Integer int2) throws Exception {
                        return int1 + int2;
                    }
                })
.subscribe(getObserver());

scan操作符,最后得到的值是1,3,6

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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