一些常用的String方法 C#

本文详细介绍了C#中字符串的各种操作方法,包括格式化、连接、比较等,并展示了日期时间的格式化及集合元素的拼接。此外,还介绍了如何进行字符串的查找、去除空白字符等常见操作。

String

Reference: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.string(v=vs.110).aspx

Method

String.Format()
String.Format("{0:$0,000.00}", 123456789)            // $123,456,789.00 
123456.ToString("n")                                 // 12,345.00
123456.ToString("f2")                                // 12345.00
123456.ToString("p")                                 // 1,234,500.00%
DateTime.Now.ToString("yyyy-MM-dd hh:mm:ss ffff")    // 2016-07-20 06:07:47 9592
String.Join(String, IEnumerable<T>)
String.Join(",", new List<int> {1,2,3}); // 1,2,3

String.Contact(String, String)

String.Contact("A", "B"); // AB
String.Compare(String, String)
String.Compare("A", "B") // -1 返回位置顺序
String.IndexOf(String);
"ABC".IndexOf("B"); // 1
String.Trim(Char[])
" ABC 1 ".Trim(' '); // ABC 1

Field

String.Length
"ABC".Length // 3

转载于:https://www.cnblogs.com/mousewheel/p/5705784.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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