问答Swift2.0-基本运算符、字符串和字符

本文介绍Swift语言在基本运算符方面的改进措施,包括赋值运算符、算术运算符的行为规范,以及短路计算的特性。同时,文章详细解释了Swift中字符串的索引机制、字符存储原理及字符串操作方法。

基本运算符:


问:Swift语言为了减少常规编码错误,在基本运算符方面做了哪些改进?

答:赋值运算符“=”不返回值,防止if条件判断相等运算符“==”误写为赋值运算符“=”;

 算数运算符(+-*/)不允许溢出,避免变量大于或小于该类型的取值范围;

基础部分提到过的,运算符两边需类型一致,确保编码意图清晰;

Swift中可以对浮点数进行求余%,提供了表示数值区间的a...b和a..<b;


问:什么是短路计算?

答:短路计算特性,体现在在空合运算符a??b,a为非nil,则不会计算b;逻辑与a&&b,a为false,则不会计算b;逻辑或a||b,a为true,则不会计算b;

以上,就是左边的已确定结果,右边值不会影响结果,就不需要进行右边计算,这种特性就是短路计算。


字符串和字符


问:Swift字符串为什么不能用整数索引?

答:可扩展的字符群集可以组成一个或者多个 Unicode 标量。这意味着不同的字符以及相同字符的不同表示方式可能需要不同数量的

内存空间来存储。所以 Swift 中的字符在一个字符串中并不一定占用相同的内存空间数量。因此在没有获取字符串的可扩展的字符群的

范围时候,就不能计算出字符串的字符数量。如果您正在处理一个长字符串,需要注意count(_:)函数必须遍历全部的 Unicode 标量,

来确定字符串的字符数量。不同的字符可能会占用不同的内存空间数量,所以要知道字符的确定位置,就必须从字符串开头遍历每一

个 Unicode 标量到字符串结尾。因此,Swift 的字符串不能用整数(Int)做索引,索引是String.Index类型。



问: 如何根据索引得到String中的字符?

答:str.startIndex得到第一个字符的索引,str.endIndex得到最后位置的索引(值与字符串长度一致,并不是最后一个字符的索引)。

successor()得到后一个字符索引,predecessor()得到前一个字符索引,advance(start:n:)得到起始索引为start,距离n的索引。

尝试获取出界的字符串索引,会抛出一个错误。

下图照例子编写,报错“‘String’ does not have a member named 'characters'”,待解决。



问:能不能把字符串当做多个字符的数组?

答:相似的地方:通过for-in遍历数组中的字符和字符串中的字符。

不同的地方:数组的索引是Int类型,字符串的索引不能是Int类型(是String.Index类型),所以str[0]报错,改为str[str.startIndex];

调用append(),字符串要加强制转换Character("!"),数组不需要。待完善,结论是不建议这样理解,两者内容有类似的地方,但使用上的不同点更多。






【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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