Groovy探索之闭包 四

本文介绍了Groovy语言中闭包的灵活性及其curry方法的应用。通过实例对比了使用传统方法与闭包curry实现数学运算的不同,展示了闭包curry在减少重复代码和提高程序灵活性方面的优势。
Groovy探索之闭包 四
前面我都有数次提到过,说闭包较之于方法或者内部类都显得格外的灵活,前面的《Groovy探索之闭包》也都是围绕着闭包灵活的这一特性来阐述的。今天将要提到的是闭包灵活性的另外一个方面——curry方法。
为什么说闭包的curry方法是闭包灵活性的又一个方面,我不想泛泛而谈,下面还是从几个例子说起。
假设我们有一个方法来计算成方:
defstatic cal(int x,int y)
{
return x**y
}
现在,我们要对如下的数组做平方运算:
int[] nums = [1,2,3,6,8] asint[]
对于Java语言的解决方案是增加一个计算平方的方法,如下:
defstatic sqr(int x)
{
cal(x,2)
}
则上述的数组可以做如下的运算:
nums.each{
println sqr(it)
}
这段代码再往下,我们要对下面的数组做立方运算:
int[] num1s = [1,5,4,6,7] asint[]
则我们又要增加一个计算立方的方法:
defstatic cube(int x)
{
cal(x,3)
}
可以看到,由于需求的增加,我们要不断的增加方法来满足新的需求。这种情况,不论是对于公用代码的提供者,还是公用代码的使用者,都是相当麻烦的。
如果使用闭包来解决这个问题,则公用代码的提供者只需要提供一个方法,即:
defstatic cal = {
int x,int y ->
y**x
}
而客户端在使用这个闭包,就成了下面的样子:
def sqr = cal.curry(2)
int[] nums = [1,2,3,6,8] asint[]
nums.each{
println sqr(it)
}
println'--------------------------'
def cube = cal.curry(3)
int[] num1s = [1,5,4,6,7] asint[]
num1s.each{
println cube(it)
}
可以看到,这种对闭包进行curry运算的解决方案,的确是要比上面的解决方案简单一些,而且更加方便和灵活得多。
上面的代码的运行结果为:
1
4
9
36
64
--------------------------
1
125
64
216
343
经过了上面的介绍,你可能会说,闭包的curry方法非常方便,我喜欢使用它。但是,我也有问题,就是遗留的Java语言工具类,我可以使用闭包的curry方法吗?
当然可以,我们还是来看看实际的例子吧。
下面是我们的Java类:
publicclass Tools {
publicstaticint cal(int x,int y)
{
return (int)Math.pow(x, y);
}
}
现在我们在Groovy语言中使用它:
def cal = Tools.&cal;
def sqr = cal.curry(2)
int[] nums = [1,2,3,6,8] asint[]
nums.each{
println sqr(it)
}
println'--------------------------'
def cube = cal.curry(3)
int[] num1s = [1,5,4,6,7] asint[]
num1s.each{
println cube(it)
}
使的,在Groovy语言中,“.&”运算符就可以将一个方法转变为一个闭包,如上面的:
def cal = Tools.&cal;
然后,我们就可以对cal对象进行闭包的任何操作。
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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