面向 Java 开发人员的 Scala 指南

本文为Java开发者提供Scala编程入门指南,通过实例展示了Scala如何简化代码、提高清晰度,特别关注类操作和面向对象的函数编程,提供从Hello World到更复杂应用的实践案例。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-scala01228.html
Chapter1 面向 Java 开发人员的 Scala 指南: 面向对象的函数编程
some code
So, for instance, the already mentioned Array class has a function, filter, which is defined in Listing 7:

Listing 7. Partial listing of Array.scala

class Array[A]
{
// ...
def filter (p : (A) => Boolean) : Array[A] = ... // not shown
}


Listing 7 declares that p is a function that takes a parameter of the generic type specified by A and returns a boolean. The Scala documentation states that filter "Returns an array consisting of all elements of this array that satisfy the predicate p." This means that if I want to go back to my Hello World program for a moment and find all the command-line arguments that start with the letter "G," writing it is as simple as Listing 8:

Listing 8. Hello, G-men!

object HelloWorld
{
def main(args: Array[String]): Unit = {
args.filter( (arg:String) => arg.startsWith("G") )
.foreach( (arg:String) => Console.println("Found " + arg) )
}
}


Here, filter takes the predicate, an anonymous function that implicitly returns a boolean (the result of the startsWith() call) and calls the predicate with every element in the "args" array. If the predicate returns true, it adds it to the results array. After walking through the entire array, it takes the results array and returns it, which is immediately then used as the source for a "foreach" call, which does exactly as it implies: foreach takes another function and applies that function to every element in the array (in this case, to simply display each one).
It's not too hard to imagine what the Java equivalent to HelloG.scala above would look like, and it's not too hard to recognize that the Scala version is much, much shorter, and a lot clearer, too.

Chapter 3
面向 Java 开发人员的 Scala 指南: 类操作
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-scala02198.html#resources
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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