Lambda表达式总结

Lambda表达式总结

(一)Lambda表达式

在Lambda表达式中,输入参数是Lambda运算符的左边部分。它包含参数的数量可以为0、1或者多个。只有当输入参数为1时,Lambda表达式左边的一对小括弧才可以省略。输入参数的数量大于或者等于2时,Lambda表达式左边的一对小括弧中的多个参数质检使用逗号(,)分割。

例1、用lambda表达式实现Runnable

我开始使用Java 8时,首先做的就是使用lambda表达式替换匿名类,而实现Runnable接口是匿名类的最好示例。看一下Java 8之前的runnable实现方法,需要4行代码,而使用lambda表达式只需要一行代码。我们在这里做了什么呢?那就是用() -> {}代码块替代了整个匿名类。

new Thread(new Runnable() {   
   @Override
   public void run() {
    System.out.println("天天");
    
   }
  }).start();
  new Thread(() -> System.out.println("天天")).start();

输出:

天天
天天

这个例子向我们展示了Java 8 lambda表达式的语法。你可以使用lambda写出如下代码:

(params) -> expression
(params) -> statement
(params) -> { statements }

例如,如果你的方法不对参数进行修改、重写,只是在控制台打印点东西的话,那么可以这样写:

() -> System.out.println("Hello Lambda Expressions");

如果你的方法接收两个参数,那么可以写成如下这样:

(int even, int odd) -> even + odd

顺便提一句,通常都会把lambda表达式内部变量的名字起得短一些。这样能使代码更简短,放在同一行。所以,在上述代码中,变量名选用a、b或者x、y会比even、odd要好。

例2、使用Java 8 lambda表达式进行事件处理

如果你用过Swing API编程,你就会记得怎样写事件监听代码。这又是一个旧版本简单匿名类的经典用例,但现在可以不这样了。你可以用lambda表达式写出更好的事件监听代码,如下所示:

// Java 8之前:
JButton show =  new JButton("Show");
show.addActionListener(new ActionListener() {
    @Override
    public void actionPerformed(ActionEvent e) {
    System.out.println("Event handling without lambda expression is boring");
    }
});

// Java 8方式:
show.addActionListener((e) -> {
    System.out.println("Light, Camera, Action !! Lambda expressions Rocks");
});

针对集合类,最常见的操作就是进行迭代,并将业务逻辑应用于各个元素,例如处理订单、交易和事件的列表。由于Java是命令式语言,Java 8之前的所有循环代码都是顺序的,即可以对其元素进行并行化处理。如果你想做并行过滤,就需要自己写代码,这并不是那么容易。通过引入lambda表达式和默认方法,将做什么和怎么做的问题分开了,这意味着Java集合现在知道怎样做迭代,并可以在API层面对集合元素进行并行处理。

List<String> languages = Arrays.asList("java","scala","python");
      //before java8
      for(String each:languages) {
          System.out.println(each);
      }
      //after java8
      languages.forEach(x -> System.out.println(x));
      languages.forEach(System.out::println);
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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