45、Scala集合API:迭代器、集合创建与跨语言转换

Scala集合API:迭代器、集合创建与跨语言转换

1. 迭代器基础

迭代器并非集合,而是逐个访问集合元素的方式。迭代器的两个基本操作是 next hasNext 。调用 it.next() 会返回迭代器的下一个元素,并推进迭代器的状态。若再次调用 next ,将返回后续元素。若没有更多元素,调用 next 会抛出 NoSuchElementException 。可以使用 hasNext 方法判断是否还有元素可返回。

以下是使用 while 循环遍历迭代器元素的示例:

while (it.hasNext)
  println(it.next())

Scala的迭代器还提供了与 Traversable Iterable Seq 特质中大多数方法类似的方法。例如, foreach 方法可对迭代器返回的每个元素执行给定的过程。上述循环可缩写为:

it foreach println

也可以使用 for 表达式来实现相同的功能:


                
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 遗传算法流程 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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