IgnoreCaseSort

本文介绍了一种在Java中实现的忽略大小写差异的字符串排序方法。通过创建自定义Comparator来实现字符串的不区分大小写的比较,并展示了如何使用该Comparator对字符串数组进行排序。此外,还对比了默认排序(区分大小写)与忽略大小写的排序结果。
/**
 * Sort an array of strings, ignore case difference.
 */
package StrRegex;

import java.util.*;

/**
 * Create a Comparator that returns the outcome
 * of a case-insensitive string comparison.
 */
class IgnoreCaseComp implements Comparator< String > {
	
	/**
	 * Implement the compare() method so that it
	 * ignore case differences when comparing strings.
	 */
	public int compare(String strA, String strB) {
		return strA.compareToIgnoreCase(strB);
	}
}

/**
 * Demonstrate the case-insensitive string comparator.
 */
public class IgnoreCaseSort {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {

		// Create a sample array of strings.
		String strs[] = { "alpha", "Gamma", "Zeta", "beta" };
		
		// Show the initial order.
		System.out.print("Initial order : ");
		for (String s : strs) {
			System.out.print(s + " ");
		}
		
		System.out.println("\n");
		
		// Sort the array, but ignore case differences.
		// Create a case-insensitive string comparator.
		IgnoreCaseComp icc = new IgnoreCaseComp();
		
		// Sort the strings using the comparator.
		Arrays.sort(strs, icc);
		
		// Show the case-insensitive sorted order.
		System.out.print("Case-insensitive sorted order : ");
		for (String s : strs) {
			System.out.print(s + " ");
		}
		
		System.out.println("\n");
		
		// For comparison, sort the strings using the default order,
		// which is case-sensitive.
		Arrays.sort(strs);
		
		// Show the case-sensitive sorted order.
		System.out.print("Default, case-sensitive sorted order : ");
		for (String s : strs) {
			System.out.print(s + " ");
		}
		
		System.out.println("\n");
	}
}

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现与调优,重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法,旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Coupled System of Mean Field Equations)。研究聚焦于构建高效的数值计算框架,克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈,提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现,通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时,文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制;②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法;③借鉴文中的算法设计思路与代码框架,应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试与运行关键算法模块,加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源,拓展研究视野,提升科研效率。 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值