10、Swift编程:函数、随机数与枚举元组的应用

Swift编程:函数、随机数与枚举元组的应用

1. 软件复用原则

在进行应用开发时,应避免重复造轮子。尽可能复用Swift标准库、Cocoa和Cocoa Touch框架以及其他库的功能。这样做有诸多好处,能够减少应用开发时间,避免引入编程错误,并且有助于提升应用性能。

2. Darwin模块:使用预定义的C函数

Swift应用不仅可以复用主要用Objective - C编写的Cocoa和Cocoa Touch框架,还能复用基于C的UNIX函数以及C标准库函数。这些功能可通过Darwin模块访问,Darwin是苹果基于开源UNIX的核心,OS X和iOS操作系统就是构建在其上的。要导入Darwin模块,可使用以下导入声明:

import Darwin

Darwin模块会默认导入到几个Cocoa和Cocoa Touch框架中,如Foundation、AppKit和UIKit,以便这些框架中的各种软件组件能与底层操作系统进行交互。

3. 多参数函数定义

3.1 函数 maximum 示例

下面定义了一个函数 maximum ,用于确定并返回三个 Double 值中的最大值:

// fig05 - 03: Function maximum with three Double parameters.

// returns the ma
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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