java list or Set 排序

本文介绍了一个使用Java实现的List排序示例,通过自定义比较器实现了根据Content类中key属性的大小进行排序,并展示了排序后的输出结果。同时,还提供了一个TreeSet排序的例子。

//java list 排序
//关键词: java    list    排序                                          

//主要用到: Collections.sort方法:

package com.tom.compare;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

public class CompareClient {

 /**
  * @param args
  */
 public static void main(String[] args) {
  // TODO Auto-generated method stub
  List list = new ArrayList();
  list.add(new Content(15000,"1asdfasd5000"));
  list.add(new Content(10000,"10000"));
  list.add(new Content(20000,"20000"));
  list.add(new Content(30000,"30000"));
  list.add(new Content(25000,"25000"));
  list.add(new Content(13000,"13000"));
  list.add(new Content(15000,"15000")); 
  list.add(new Content(89000,"89000"));
 
  ContentComparator comp = new ContentComparator(); 

  Collections.sort(list,comp);
 
  Content content;
  for(int i = 0; i < list.size(); i++){
   content = (Content)list.get(i);
   System.out.println(" content.getName() " + content.getName());
  }

 }

}
package com.tom.compare;

import java.util.Comparator;

public class ContentComparator implements Comparator {

 public int compare(Object o1, Object o2) {
  // TODO Auto-generated method stub
  Content c1 = (Content) o1;
  Content c2 = (Content) o2;
  if (c1.getKey() > c2.getKey()) {
   return 1;
  } else {
   if (c1.getKey() == c2.getKey()) {
    return 0;
   } else {
    return -1;
   }
  }
 }
}
package com.tom.compare;

public class Content {

 private long key;

 private String name;

 public Content(long key, String name) {
  this.key = key;
  this.name = name;
 }

 public long getKey() {
  return key;
 }

 public void setKey(long key) {
  this.key = key;
 }

 public String getName() {
  return name;
 }

 public void setName(String name) {
  this.name = name;
 }
}
结果是:

 content.getName() 10000
 content.getName() 13000
 content.getName() 1asdfasd5000
 content.getName() 15000
 content.getName() 20000
 content.getName() 25000
 content.getName() 30000
 content.getName() 89000

 

 

 

===========================Set 排序===============================

TreeSet<Integer> set2 = new TreeSet<Integer>(new Comparator<Integer>() {
   @Override
   public int compare(Integer o1, Integer o2) {
    if (o1 % 2 != 0) {
     if (o2 % 2 != 0) {
      return o2.compareTo(o1);
     }
     return -1;
    }
    if (o2 % 2 != 0) {
     return 1;
    }
    return o2.compareTo(o1);
   }
  });

 

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和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和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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