35、Python 列表与字典:从基础到 3.X 和 2.7 新特性

Python 列表与字典:从基础到 3.X 和 2.7 新特性

1. 集合与字典查找

在 Python 编程中,我们可以使用集合(sets)进行快速查找。集合类似于无值字典的键,它不将键映射到值,但在没有关联值的情况下,常可像字典一样用于快速查找,尤其在搜索例程中。

D = {}
D['state1'] = True  # 一个记录访问状态的字典
print('state1' in D)  # 输出: True

S = set()
S.add('state1')  # 使用集合实现相同功能
print('state1' in S)  # 输出: True
2. Python 3.X 和 2.7 中字典的变化

Python 3.X 中字典的功能发生了一些变化,如果你使用 Python 2.X 代码,可能会遇到一些在 3.X 中行为不同或缺失的字典工具。同时,3.X 版本的开发者还能使用一些 2.X 中没有的字典工具,其中部分功能也被移植到了 Python 2.7 中。

Python 版本 特性
3.X 支持新的字典推导式; D.keys D.values D.items 方法返回类似集合的可迭代视图;需要新的编码风格来按排序键扫描;不再直接支持相对大小比较;
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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