Ruby簡明教程之循環語句介紹

本文介绍了Ruby语言中的六种循环结构,包括times方法、for语句、while语句、until语句、each方法和loop方法,并提供了每种结构的语法示例及如何控制循环流程的关键字。

循環結構在編程語言中是不可或缺的,所以Ruby中的循環也有其自定義的規則。


而我們關注循環結構,要知道兩個因素:1) 循環的條件;2) 循環執行的內容


Ruby有一些方式來實現循環結構體:


1. times方法


在前面已經有提到過了,語法如下:



循環次數.times do                    循環次數.times {

重複執行的動作                          重複執行的動作               

end                                               }
#也可以在times模塊中加入變數
5.times { |i|

print "This is the", i+1, " time. \n"

}
# i變數是從0開始計算的

2. for 語句



語法:

for 變數 in 開始數值..結束數值 do

反覆執行的動作

end
# do是可以省略的
from = 0

to = 20

sum = 0

for i in from..to

sum += 1

end
語法:

for 變數 in 對象

反覆執行的動作

end
names = ["Windy", "Cindy", "Jack", "Hugo"]

for name in names

print name, " likes Ruby. \n"

end


第二個語法的for語句,與java中的for each語句非常類似,for (i in list?) {...}

3. while 語句


while語句與JAVA中也是類似的



語法:

while 條件 do

反覆執行的動作

end
a = 1

sum = 0

while a < 10 do

sum += a

i += a

end

4. until 語句

其語法與while語句類似,只是只有條件不符合的時候,才會反覆執行循環





語法:

until 條件 do

反覆執行的動作

end

# do可以省略
sum = 0

until sum > 50 

sum += 1

end

print sum
# 以上until循環可以轉換成下面的while循環

while !(sum > 50) 

sum += 1

end

5. each 方法

在前面已經提到過這個方法了,這裡就簡要記錄下語法



對象.each { |變數|
想要反覆執行的動作
}

6. loop方法


它是一種沒有結束條件的方法,只是不斷進行循環處理,示例如下:



loop {

print "Ruby"

}

循環的控制:


主要有如下關鍵字:break,next,redo;而在java中,則有break,continue,return










命令用途
break停止動作,馬上跳出循環
next直接跳到下一個循環
redo以相同的條件重新執行這一次循環


總結:當次數固定時,使用times方法比較好,而其他大部分循環幾乎都可以使用while和each方法。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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