[拾遗]数组小技巧

记录下来,很多时候为了一点小问题浪费时间,就像昨天,给一个同事讲下限非0多维数组,居然用了将近半个小时,哈哈~
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;

namespace DotNetFramework
{
    
class Program
    {
        
static void Main(string[] args)
        {
            
//-------------------------------------------------------------
            
//创建下限非0的数组
            
//定义数组第一维及第二维的下限
            Int32[] lowerBounds = { 19951 };
            
//定义数组第一维及第二位的长度
            Int32[] lengths = { 124 };
            
//创建数组
            Decimal[,] quarter = (Decimal[,])Array.CreateInstance(typeof(Decimal), lengths, lowerBounds);

            
//访问数组
            
//取得数组下限
            Int32 firstyear = quarter.GetLowerBound(0);
            
//取得数组上限
            Int32 lastyear = quarter.GetUpperBound(0);

            
for (Int32 year = firstyear; year <= lastyear; year++)
            {
                
for (Int32 quar = quarter.GetLowerBound(1); quar <= quarter.GetUpperBound(1); quar++)
                {
                    Console.WriteLine(year.ToString() 
+ " " + quar.ToString());
                }
            }
            
//-------------------------------------------------------------
            
//.net2.0中一些方法, 来自MSDN
            Int32[] arrTemp = { 0123333789 };

            
//确定指定数组包含的元素是否与指定谓词定义的条件匹配
            Console.WriteLine(Array.Exists<Int32>(arrTemp, Validate));
            
//下面写法跟上面相同
            Console.WriteLine(Array.Exists(arrTemp, Validate));

            
//搜索与指定谓词定义的条件匹配的元素,然后返回整个 Array 中的第一个匹配项
            Console.WriteLine(Array.Find<Int32>(arrTemp, Validate));
            
//下面写法跟上面相同
            Console.WriteLine(Array.Find(arrTemp, Validate));

            
//检索与指定谓词定义的条件匹配的所有元素
            Int32[] arrSub = Array.FindAll<Int32>(arrTemp, Validate);
            
//下面写法跟上面相同
            Int32[] arrSub1 = Array.FindAll(arrTemp, Validate);
            
//等等,参看MSDN
            
//-------------------------------------------------------------
            
//重新调整数组长度

            arrTemp 
= (Int32[])Redim(arrTemp, 11);

            arrTemp[
10= 100;

            
//遍历数组,把数组的每个元素较有action处理
            Array.ForEach<Int32>(arrTemp, action);
            
//下面写法跟上面相同
            Array.ForEach(arrTemp, action);

            Console.Read();
        }

        
/// <summary>
        
/// 重新调整数组长度
        
/// </summary>
        
/// <param name="oldArray">目标数组</param>
        
/// <param name="newSize">新的长度</param>
        
/// <returns>具有新长度的新数组</returns>
        
/// <remarks>当然有必要作一下验证:) 说明而已</remarks>
        static Array Redim(Array oldArray, Int32 newSize)
        {
            
//取得数组元素的类型
            Type t = oldArray.GetType().GetElementType();
            
//创建具有新长度的数组并且类型与原数组匹配
            Array newArray = Array.CreateInstance(t, newSize);
            
//复制数据
            Array.Copy(oldArray, 0, newArray, 0, Math.Min(oldArray.Length, newSize));
            
return newArray;
        }

        
/// <summary>
        
/// 泛型委托的方法
        
/// </summary>
        
/// <param name="i"></param>
        static void action(Int32 i)
        {
            Console.WriteLine(i);
        }

        
/// <summary>
        
/// 泛型委托的方法
        
/// </summary>
        
/// <param name="i"></param>
        
/// <returns></returns>
        static bool Validate(Int32 i)
        {
            
if (Int32.Equals(3, i))
            {
                
return true;
            }

            
return false;
        }
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/luoboqingcai/archive/2006/06/08/420346.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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