15、Scala 函数与闭包全解析

Scala 函数与闭包全解析

1. 部分应用函数

在 Scala 中,特定形式的函数调用有一定规则。例如下面的代码:

scala> val c = sum
<console>:5: error: missing arguments for method sum...
follow this method with `_' if you want to treat it as a
partially applied function
val c = sum
ˆ

这里直接将 sum 赋值给变量 c 会报错,因为缺少参数。若要将其作为部分应用函数,需要在方法后加 _

scala> val d = sum _
d: (Int, Int, Int) => Int = <function3>
scala> d(10, 20, 30)
res15: Int = 60

Scala 的这种语法体现了与经典函数式语言(如 Haskell 或 ML)在设计权衡上的差异。在经典函数式语言中,部分应用函数是常见情况,且它们有严格的静态类型系统来指出部分应用可能出现的错误。而 Scala 更接近 Java 等命令式语言,未应用所有参数的方法通常被视为错误。

例如,若误将 List drop(n: Int) <

考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略”,基于IEEE33节点系统,利用Matlab代码实现对电力系统中电动汽车有序充电电网调度的协同优化。文中提出双层优化模型,上层优化电网运行经济性稳定性,下层优化用户充电成本便利性,通过YALMIP等工具求解,兼顾系统安约束用户需求响应。同时,文档列举了大量相关电力系统、优化算法、新能源调度等领域的Matlab仿真资源,涵盖微电网优化、储能配置、需求响应、风光出力不确定性处理等多个方向,形成完整的科研技术支撑体系。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度、能源优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动汽车接入对配电网的影响;②构建双层优化调度模型并实现求解;③开展需求响应、有序充电、微电网优化等课题的仿真验证论文复现;④获取电力系统优化领域的Matlab代码资源技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源下载完整代码,重点学习双层优化建模思路Matlab实现方法,同时可拓展研究文中提及的其他优化调度案例,提升综合科研能力。
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