遍历Map

本文介绍并演示了在Java中遍历Map集合的四种常见方法:通过keySet遍历key和value;使用entrySet的iterator遍历key和value;直接遍历entrySet;仅遍历所有value。
//遍历Map的四种方法
public static void main(String[] args) {

  Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
  map.put("1", "value1");
  map.put("2", "value2");
  map.put("3", "value3");
  
  //第一种:普遍使用,二次取值
  System.out.println("通过Map.keySet遍历key和value:");
  for (String key : map.keySet()) {
   System.out.println("key= "+ key + " and value= " + map.get(key));
  }
  
  //第二种
  System.out.println("通过Map.entrySet使用iterator遍历key和value:");
  Iterator<Map.Entry<String, String>> it = map.entrySet().iterator();
  while (it.hasNext()) {
   Map.Entry<String, String> entry = it.next();
   System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
  }
  
  //第三种:推荐,尤其是容量大时
  System.out.println("通过Map.entrySet遍历key和value");
  for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) {
   System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " + entry.getValue());
  }
  //第四种
  System.out.println("通过Map.values()遍历所有的value,但不能遍历key");
  for (String v : map.values()) {
   System.out.println("value= " + v);
  }
 }

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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