list和set集合的遍历

本文介绍Java中List和Set集合的三种遍历方法:for循环、iterator迭代器及foreach。通过实例演示了不同集合间的遍历差异,适用于Java初学者。
package cn.itcast.map.and.list.set;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Set;

public class TestList {
	public static void main(String[] args) {
		List<String> list = new ArrayList<String>();
		list.add("qaz");
		list.add("wsx");
		list.add("edc");
		
		//第一种方式:for循环 ,遍历List集合里的内容 只对List有效因为List是有序的集合
		for(int i=0;i<list.size();i++){
			System.out.println("list="+list.get(i));
		}
		
		//第二种方式:iterator迭代器,迭代器方式 弱点是只能从头到尾 兼容性最好适合于Collection集合
		Iterator<String> iterable =  list.iterator();
		while(iterable.hasNext()){
			System.out.println("list----->"+iterable.next());
		}
		
		
		//第三种方式:for each,for each 方式本质还是迭代器 每循环一次放的就是当前对象的地址 适合List Set Map
		  //只能在JK1.5以上使用 兼容性不好 Set最好用这种 
		for(String s : list){
			System.out.println("list-----="+s);
		}
		
		//遍历Set集合和List的方式一样 不过不能使用for 循环来遍历Set集合 因为Set集合中没有get()方法,
		//但是可以用增强for循环
		//遍历Set集合
		Set<String> set = new HashSet<String>();
		set.add("qqq");
		set.add("www");
		set.add("eee");
		set.add("rrr");
		
		for(String s : set){
			System.out.println("set="+s);
		}
	}
}
 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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