linux shell for

本文介绍了Linux shell脚本中的三种for循环类型:数字性循环、字符性循环和路径查找。通过示例脚本展示了如何使用for in结构进行迭代,并强调了现代脚本中常用的方法,如使用$()和``进行范围构造。此外,还提供了相关链接以供深入学习。

第一类:数字性循环 ----------------------------- for1-1.sh

#!/bin/bash  

for((i=1;i<=10;i++));  
do   
echo $(expr $i \* 3 + 1);  
done  

----------------------------- for1-2.sh

#!/bin/bash  

for i in $(seq 1 10)  
do   
echo $(expr $i \* 3 + 1);  
done   

----------------------------- for1-3.sh

#!/bin/bash  

for i in {1..10}  
do  
echo $(expr $i \* 3 + 1);  
done  

----------------------------- for1-4.sh

#!/bin/bash  

awk 'BEGIN{for(i=1; i<=10; i++) print i}'  

第二类:字符性循环 ----------------------------- for2-1.sh

#!/bin/bash  

for i in `ls`;  
do   
echo $i is file name\! ;  
done   

----------------------------- for2-2.sh

#!/bin/bash  

for i in $* ;  
do  
echo $i is input chart\! ;  
done  

----------------------------- for2-3.sh

#!/bin/bash  

for i in f1 f2 f3 ;  
do  
echo $i is appoint ;  
done  

----------------------------- for2-4.sh

复制代码

#!/bin/bash  

list="rootfs usr data data2"  
for i in $list;  
do  
echo $i is appoint ;  
done  

复制代码

第三类:路径查找 ----------------------------- for3-1.sh

#!/bin/bash  

for file in /proc/*;  
do  
echo $file is file path \! ;  
done  

----------------------------- for3-2.sh

#!/bin/bash  

for file in $(ls *.sh)  
do  
echo $file is file path \! ;  
done  

总结:

现在一般都使用for in结构,for in结构后面可以使用函数来构造范围,比如$()、``这些,里面写一些查找的语法,比如ls test*,那么遍历之后就是输出文件名了。

参考:

http://blog.youkuaiyun.com/babyfish13/article/details/52981110(以上内容转自此篇文章)

以上就是良许教程网为各位朋友分享的Linux相关知识。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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