今天做一道题时发现的问题

Java集合与自定义比较器

今天做百练上面的一道题时,发现以下问题:

import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.TreeSet; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class Test { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { LinkedList<Integer> l = new LinkedList<Integer>(); l.add(1); l.add(93); LinkedList<Integer> l2 = new LinkedList<Integer>(); l2.add(3); l2.add(31); System.out.println(l.hashCode()+";"+l2.hashCode()); Node node1 = new Node(); node1.set.add(5); node1.set.add(18); Node node2 = new Node(); node2.set.add(5); node2.set.add(18); Node node3 = new Node(); node3.set.add(2); node3.set.add(18); Node node4 = new Node(); node4.set.add(2); node4.set.add(21); TreeSet<Node> s = new TreeSet<Node>(); System.out.println(s.add(node1)); System.out.println(s.add(node2)); System.out.println(s.add(node3)); System.out.println(s.add(node4)); System.out.println(s.add(node1)); Iterator<Node> iter = s.iterator(); while (iter.hasNext()) { System.out.println(iter.next().set); } } private static class Node implements Comparable<Node> { LinkedList<Integer> set = new LinkedList<Integer>(); int number; @Override public int compareTo(Node o) { return o.set.equals(set) ? 0 : -1; } } } 输出结果为: 1085;1085 true false true true true [5, 18] [2, 21] [2, 18] [5, 18]

谁能帮我解释下啊?

在使用 MATLAB 进行数据建模与分析,RBF 神经网络、DBSCAN 聚类、灰度关联分析等方法是常用的工具,尤其适用于任务定价预测、密度聚类和影响因素分析等场景。以下为详细讲解: ### 1. 如何使用 MATLAB 进行 RBF 神经网络建模? RBF(Radial Basis Function)神经网络是一种前馈神经网络,常用于函数逼近和模式识别。MATLAB 提供了 `newrb` 函数用于构建 RBF 网络。具体步骤如下: - 数据准备:将输入特征和目标变量整理为矩阵形式。 - 网络构建:使用 `newrb` 函数创建 RBF 网络,指定输入和输出层的大小。 - 网络训练:通过训练集进行训练,调整网络参数。 - 模型预测:使用训练好的模型对测试集进行预测。 示例代码如下: ```matlab % 假设 X_train 为输入数据,Y_train 为目标数据 net = newrb(X_train', Y_train'); % 对测试集进行预测 Y_pred = net(X_test'); ``` ### 2. 如何在 MATLAB 中实现 DBSCAN 密度聚类? DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的聚类,并能识别噪声点。MATLAB 提供了 `dbscan` 函数进行密度聚类。 实现步骤如下: - 数据预处理:标准化数据,确保不同维度量纲一致。 - 设置参数:选择合适的邻域半径(eps)和最小点数(minpts)。 - 调用 `dbscan` 函数进行聚类。 - 可视化结果:使用 `gscatter` 绘制聚类结果图。 示例代码如下: ```matlab % 假设 data 为二维数据矩阵 [idx, ~] = dbscan(data, 0.5, 5); % eps = 0.5, minpts = 5 gscatter(data(:,1), data(:,2), idx); ``` ### 3. 如何利用 MATLAB 进行灰度关联分析? 灰度关联分析(Grey Relational Analysis, GRA)是一种用于多因素系统分析的方法,适用于评价不同因素之间的关联程度。其核心是计算关联系数并排序。 实现步骤如下: - 数据标准化:将原始数据归一化处理。 - 构建参考序列与比较序列。 - 计算差值序列与关联系数。 - 计算灰色关联度并排序。 示例代码如下: ```matlab % 假设 X 为原始数据矩阵,其中每一列为一个因素 X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 示例数据 X_ref = X(:,1); % 设定参考序列 for i = 1:size(X,2) delta(:,i) = abs(X_ref - X(:,i)); end minDelta = min(min(delta)); maxDelta = max(max(delta)); rho = 0.5; % 分辨系数 gamma = (minDelta + rho * maxDelta) ./ (delta + rho * maxDelta); relDegree = mean(gamma, 1); % 计算灰色关联度 ``` ###
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