1、优化 Ruby 编程:核心类的高效运用

优化 Ruby 编程:核心类的高效运用

在 Ruby 编程的世界里,核心类是构建高效、易维护代码的基石。几乎所有 Ruby 程序员都对常见的核心类耳熟能详,合理运用这些类能让代码更具直观性。接下来,我们将深入探讨如何充分发挥 Ruby 核心类的优势。

1. 技术要求

在后续的代码示例中,代码块中的代码是为 Ruby 3.0 设计的。虽然很多代码示例在早期版本的 Ruby 中也能运行,但并非全部如此。你可以在 GitHub 上找到代码文件: https://github.com/PacktPublishing/Polished-Ruby-Programming/tree/main/Chapter01

2. 何时使用核心类

我们先来看两段 Ruby 代码:

things = ["foo", "bar", "baz"]
things.each do |thing|
  puts thing
end

对于这段代码,大多数 Ruby 程序员能立刻明白它的功能,即遍历数组并打印每个元素。

再看另一段代码:

things = ThingList.new("foo", "bar", " baz")
things.each do |thing|
  puts thing
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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