JDK Arrays sort

[b]1. List排序的调用[/b]
Collections.sort() --> Arrays.sort --> MergeSort()


[b]2. 两种排序策略:Comparable 和 Comparator[/b]


public static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c) {
Object[] a = list.toArray();
Arrays.sort(a, (Comparator)c);
ListIterator i = list.listIterator();
for (int j=0; j<a.length; j++) {
i.next();
i.set(a[j]);
}
}


Comparator
是在外面定义的排序策略,类似于策略模式,可以传递进去
不同的策略实现。


public static <T extends Comparable<? super T>> void sort(List<T> list) {
Object[] a = list.toArray();
Arrays.sort(a);
ListIterator<T> i = list.listIterator();
for (int j=0; j<a.length; j++) {
i.next();
i.set((T)a[j]);
}
}


Comparable
是实体类中实现的方法。

[b]3. Comparable的定义[/b]

public interface Comparable<T> {
public int compareTo(T o);



[b]4. Comparator的定义[/b]

public interface Comparator<T> {
int compare(T o1, T o2);

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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