29、Java Stream 创建全解析

Java Stream 创建全解析

1. Person 类简介

首先介绍一个 Person 类,该类包含一个静态的 Gender 枚举来表示人的性别。同时,类中声明了五个实例变量: id name gender dob income ,并且提供了相应的 getter 和 setter 方法。另外,还声明了 isMale() isFemale() 方法,用于在 lambda 表达式中作为方法引用。为了方便使用人员列表,类中包含一个静态方法 persons() 来获取人员列表。

2. 创建 Stream 的多种方式

Java 中创建 Stream 有多种方式,根据数据源的不同,可以分为以下几类:
- 从值创建 Stream
- 空 Stream
- 从函数创建 Stream
- 从数组创建 Stream
- 从集合创建 Stream
- 从文件创建 Stream
- 从其他源创建 Stream

以下是对各种创建方式的详细介绍:

2.1 从值创建 Stream

Stream 接口包含三个静态方法,用于从单个值或多个值创建顺序流:
- <T> Stream<T>

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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