Enumeration,Hashtable和Vector

本文介绍了Java中如何使用Enumeration接口遍历集合,包括Vector、Hashtable等类的应用实例。同时,对比了与Iterator接口的区别,并展示了集合排序的基本方法。

实现Enumeration接口的对象,它生成一系列元素,一次生成一个。连续调用nextElement方法将返回一系列连续的元素。

例如要输出Vector<E> V中的所有元素,可使用以下方法:

 写道
for(Enumeration<E> e = v.elements(); e.hasMoreElements();){
System.out.println(e.nextElement);
}
 

注:此接口的功能与 Iterator 接口的功能是重复的。此外,Iterator 接口添加了一个可选的移除操作,并使用较短的方法名。新的实现应该优先考虑使用 Iterator 接口而不是 Enumeration 接口。

 

Hashtable<K,V>类实现一个哈希表,该哈希表将键映射到相应的值。

Hashtable<String, Vector> table = new Hashtable<String, Vector>();
		
		Vector<String> v1 = new Vector<String>();
		v1.add("caocao");
		v1.add("zhangliao");
		v1.add("zhenji");
		
		table.put("wei", v1);
		
		Vector<String> v2 = new Vector<String>();
		v2.add("liubei");
		v2.add("zhangfei");
		v2.add("xiangxiang");
		
		table.put("shu", v2);
		
		Vector<String> v3 = new Vector<String>();
		v3.add("shunquan");
		v3.add("luxun");
		v3.add("qiao");
		
		table.put("wu", v3);
		
		for(Enumeration<String> e = table.keys();e.hasMoreElements();){
			String key = e.nextElement();
			for(Enumeration<String> v = table.get(key).elements();v.hasMoreElements();){
				String qiang = v.nextElement();
				System.out.println(qiang);
			}
		}

 集合排序:

Collections.sort(List);

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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