17、Python数据结构:集合、内置类型扩展与队列

Python数据结构:集合、内置类型扩展与队列

1. 集合的特性与用途

集合不仅仅是简单的容器,它的方法表明集合主要用于对其他集合进行操作。当我们有来自两个不同数据源的数据,需要快速合并这些数据,或者确定数据的重叠部分与差异时,集合操作就能高效地完成这些任务。另外,如果新数据中可能包含已处理过的重复数据,我们可以使用集合来比较两者,只处理新数据。

在使用 in 关键字检查元素是否属于容器时,集合比列表更高效。使用 value in container 语法,若容器中有元素等于 value ,则返回 True ,否则返回 False 。在列表中,Python会逐个检查容器中的对象,直到找到该值;而在集合中,Python会对值进行哈希处理,然后检查成员资格。这意味着无论集合大小如何,查找值的时间都是相同的;而列表随着元素增多,查找值的时间会越来越长。

2. 扩展内置类型

当我们想为内置容器对象添加功能时,有两种选择:组合和继承。
- 组合 :如果只是想利用容器的特性来存储对象,组合通常是最佳选择。这样可以方便地将数据结构传递给其他方法,并且这些方法知道如何与之交互。
- 继承 :如果想改变容器的实际工作方式,则需要使用继承。例如,要确保列表中的每个项都是恰好包含五个字符的字符串,我们需要扩展 list 类,并重写 append() 方法,以便在输入无效时抛出异

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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