程序员书库actionscript3.0入门与精通讲义整理 第六章 数组

本文详细介绍了ActionScript 3.0中数组的概念、构造方法及常见操作,包括数组元素的连接、拆分、检索和过滤等,并通过实例进行讲解。
程序员书库actionscript3.0入门与精通讲义整理 第六章 数组
2011年04月06日
  [b] 第六章[/b][b] 数组 [/b][b]
  [/b][b] 数组是复杂值,用于存储变量名字和值。用中括号组织数据。数组只有一个属性[/b][b]length,[/b][b]指数组的长度。[/b]一般我们指的Array指的是数字索引的数组。
  如下几种数组:
  [1,2,5,999]//由数值元素组成的数组
  ["[b]春[/b][b]","[/b][b]夏[/b][b]","[/b][b]秋[/b][b]","[/b][b]冬[/b]"]//由字符串组成的数组
  [ ]//空数组
  [0]//由一个元素组成的数组
  ["张三","男",23,[1984,12,23]]//由复合元素组成的数组
  构造数组的方法:
  var myArray:Array=new Array(5)
  或var myArray:Array = new Array(12,true,"你好",0.88,null);
  trace(myArray(0))//12
  trace(myArray)//12 ,true,"你好",0.88,nul
  或var myArray:Array=[ ]
  trace(myArray.length)
  var myArray:Array = new Array(12,true,"你好",0.88,null);
  for(var i:uint=0;iReferenceError: Error #1069: 在String 上找不到属性0,且没有默认值。
  at _fla::MainTimeline/frame1() 说明已经变成了一个字串,不是数组了。
  [b] ⑹数组元素的连接
  [/b]var myArray:Array=[1,"壹",2,"贰",3,"叁"]
  var myString:String=myArray.join("→")
  trace(myString)//输出1→壹→2→贰→3→叁
  [b] ⑺数组的拆分([/b][b]split[/b][b])
  [/b]var myArray:Array = [1,"壹",2,"贰",3,"叁"];
  var myString:String = myArray.join("☆");
  trace(myString);//1☆壹☆2☆贰☆3☆叁
  trace(myString.split("☆"));//再将字符串打散为数组,输出1,壹,2,贰,3,叁
  split还可以接受其它的参数形式
  如:
  var myString:String =" 我34爱322北22京56天8安443门";
  trace(myString.split(/\d+/));// 我,爱,北,京,天,安,门
  trace(myString.match(/\d+/))//34
  trace(myString.match(/\d+/g))//34,322,22,56,8,443
  [b] ⑻数组的检索
  [/b] 形式:
  数组.indexOf(搜索目标,开始执行搜索的索引值)
  例:
  var a:Array = ["山","water",9.8,1,"水"];
  var index:int = a.indexOf("水");
  trace(index);//4
  可用来判断数组中是否包含某一个元素,不包含会返回-1
  如trace(a.indexOf("树"))//因为没有这个元素,所以indexOf返回-1
  [b] ⑼过滤数组([/b][b]filter[/b][b])
  [/b]var c:Array=["春",1,"夏",2,"秋",3,"冬",4]
  var c_string:Array=c.filter(onlyString)
  function onlyString(element,index,array):Boolean{
  return (element is String)
  }
  trace(c)//春,1,夏,2,秋,3,冬,4
  trace(c_string)//春,夏,秋,冬
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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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