Enumerable.Aggregate

本文介绍了一种利用C#中的Enumerable.Aggregate方法简化字符串聚合运算的方法。通过对比Sum方法,展示了Aggregate方法虽然较为低级,但在某些场景下更为灵活强大。以实际案例演示如何使用Aggregate方法来拼接字符串。

学习字符串解析的时候看到cnblog上老赵的一段很经典的编程题,里面的这样一个方法,觉得很强大,转载过大共同学习研究

Enumerable.Aggregate 扩展方法在System.Linq命名空间中,是Enumerable类的第一个方法(按字母顺序排名),但确是Enumerable里面相对复杂的方法。

MSDN对它的说明是:对序列应用累加器函数。备注中还有一些说明,大意是这个方法比较复杂,一般情况下用Sum、Max、Min、Average就可以了。

看看下面的代码,有了Sum,谁还会用Aggregate呢!
public static void Test1()
{
int[] nums = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

int sum1 = nums.Sum();
int sum2 = nums.Aggregate((i,j)=>i+j);
}

同是求和,Sum不再需要额外参数,而Aggregate确还要将一个lambda作为参数。因为用起来麻烦,操作太低级,Aggregate渐渐被大多人忽视了...
实际上Aggregate因为“低级”,功能确是很强大的,通过它可以简化很多聚合运算。
首先来看对Aggregate组装字符串的问题:
public static void Test2()
{
string[] words = new string[] { "Able", "was", "I", "ere", "I", "saw", "Elba"};
string s = words.Aggregate((a, n) => a + " " + n);
Console.WriteLine(s);
}
输出结果是:Able was I ere I saw Elba

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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