我的Go+语言初体验——实现数据结构之【数组 切片 Map】(1)

我想养只猫 •͓͡•ʔ 社区中级贡献者
新星创作者: 编程框架技术领域
2021-11-30 22:06:34

随着https://goplus.org/ 的发布不久,正准备学习GO+,又刚好赶上这次征文的活动
已写促学,今后,我将带大家使用 GO+ 逐步 实现常见的数据结构 ,刚好一边学习GO+一边复习数据结构

今天是第一篇
我们使用 GO+ 来学习数据结构 之 数组、切片与Map


目录

  • 数组基本操作
  • 声明
  • 一维数组
  • 二维数组
  • 遍历
  • 切片基本操作
  • 更多知识点
  • Map literal(集合)
  • 声明
  • 遍历
  • 删除
  • 修改与增加
  • 练习



数组基本操作

声明

一维数组

初始化数组长度为1

var linearArray [1]int

根据数组内容自己推算长度

linearArray := [...]int{1,2,3}

对于var:=的区别在于:var适合全局:=只能试用局部

Golang 中数组的初始值如果不声明,则默认是全部有初值的

比如 linearArray 这个数组声明了长度为 1, Go 的编译器会把这 1 个元素全都初始化为 0

bool 值类型的数组,如果不做赋值操作,则初始值全为 false

我们可以来试验一下

package main

func main() {
    var linearArray [1]int
    print linearArray[0]
}

image-20211130202127401

package main

func main() {
    var linearArray [1]bool
    print linearArray[0]
}

image-20211130202353022

二维数组

二维数组声明和其它语言差不多

var twoDimensionalArray [1][2]int

遍历

linearArray := [...]int{1,2,3}
for x <- linearArray, x > 1 {
    print x
}

image-20211130201734310

另一种遍历方法:

linearArray := [...]int{5, 4, 3, 2, 1, 0}
for index, value := range linearArray {
    println "索引:",index,", 值: ",value
}

image-20211130203102338

当然你也可以使用最基础的方式遍历

linearArray := [...]int{5, 4, 3, 2, 1, 0}
for i := 0; i < len(linearArray); i++ {
    println linearArray[i]
}

image-20211130204538699




切片基本操作

数组是按值传递的(即是传递的副本),而切片是引用类型,传递切片的成本非常小,而且不定长,如果很难理解的话,可以暂时把它理解为"可以自定义长度的列表"或者是“可扩容的数组”

语法如下:

  • make([ ]Type, length, capacity)
    • 其长度为切片的容量 capacity
  • make([ ]Type, length)
    • 其长度记为切片的长度 length
  • [ ]Type{}
  • [ ]Type{value1, ..., valueN}

使用make()函数创建切片、映射和通道,通过内置的函数 append() 来增加切片的容量。

slice := []int{}
for i := 0; i < 5; i++ {
    slice = append(slice, i)
}
print slice

image-20211130204931011

此外,和python类似,我们可以这样提取区间数据

slice := []int{}
for i := 0; i < 5; i++ {
    slice = append(slice, i)
}
print slice[1:3]

image-20211130205056446

提取slice中第一个开始到第三个数值(不包括第三个)

[n:m] 的意思就是取区间 [n,m)

从位置下标的角度上来说 [n-1,m-1) 可能更合适, 为什么呢?

我们可以来实现下这个功能

func ExtractInterval(sliceObject []int, start int, end int) []int {
    new_sliceObject := []int{}
    for i := start - 1; i < end-1; i++ {
        new_sliceObject = append(new_sliceObject, sliceObject[i])
    }
    return new_sliceObject
}

slice := []int{}
for i := 0; i < 5; i++ {
    slice = append(slice, i)
}

print ExtractInterval(slice, 1, 3)

image-20211130211638203

你可以发现:在我们ExtractInterval方法中所实现的就是提取slice数组中的下标位置是01的数据


更多知识点

  • Go+ 切片的扩容规则

    切片的扩容并不会改变原来的切片,它会生成一个容量更大的切片,然后将把原有的元素和新元素一并拷贝到新切片中. 一般的情况下,你可以简单地认为新切片的容量将会是原切片容量的 2 倍.

    当原切片的长度大于或等于 1024 时,Go+会以原容量的 1.25 倍作为新容量的基准. 如果容量增加的太快,很容易浪费空间.

    如果我们一次追加的元素过多,要大于 2 倍,那么新容量就会以新长度为基准. 比如你现在的切片长度为 5,现在一下往里面添加了 25 个元素,那么 Go+ 会直接创建一个长度为 30 的底层数组,然后把所有的数据拷贝进去.

  • Go+ 切片其底层数组永远不会改变

    当切片需要扩容时,新的切片诞生的同时也会创建出新的底层数组,它只是把原数组的数据拷贝了进来,并未对其做任何的修改.




Map literal(集合)

声明

定义,个人感觉和Python是差不多的

MapLiteral := {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}

遍历

MapLiteral := {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}

for k, v := range MapLiteral {
    println "k:[", k, "].v:[", v, "]\n"
}

image-20211130212748069

删除

delete() 方法可以实现

delete(集合, key)

还可以试一下这样定义集合,顺便试验下delete() 方法

MapLiteral := map[string]int{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}

delete(MapLiteral, "a")

for k, v := range MapLiteral {
    println "k:[", k, "].v:[", v, "]\n"
}

image-20211130213106102

修改与增加

可以直接这样实现

MapLiteral := map[string]int{"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4, "e": 5}

MapLiteral["a"] = 0
MapLiteral["f"] = 6

for k, v := range MapLiteral {
    println "k:[", k, "].v:[", v, "]\n"
}

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练习

请使用GO+ 实现简单的冒泡排序

Array := [...]int{123, 343, 143, 524, 462, 5672, 3467}

// 冒泡排序
for i := 0; i < len(Array); i++ {
    for j := 1; j < len(Array)-i; j++ {
        if Array[j] < Array[j-1] {
            Array[j], Array[j-1] = Array[j-1], Array[j]
        }
    }
}

print Array

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我想养只猫 •͓͡•ʔ 社区中级贡献者 2021-12-01
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SoftwareTeacher 2021-11-30
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有没有一个典型的程序显示 Go+ 的优势呢?

我想养只猫 •͓͡•ʔ 社区中级贡献者 2021-11-30
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@SoftwareTeacher 个人认为GO+的异常处理十分特别,您可以参考:https://goplus.org/ 里的Error handling,关于更多特性,很遗憾目前还尚在学习阶段,暂不清楚
内容概要:本文围绕“非线性流量的数据驱动Koopman模型预测控制研究”展开,提出一种基于数据驱动的Koopman算子理论方法,用于构建非线性系统的线性化状态空间模型,并结合模型预测控制(MPC)实现对复杂非线性系统的高效控制。研究通过引入扩展动态模态分解(EDMD)等观测函数,将非线性动力学映射至高维特征空间,在该空间中实现近似线性化表征,进而融合线性MPC框架进行优化求解。全文系统阐述了Koopman算子的数学基础、隐式线性化机制及在非线性流量控制中的建模流程,并通过Matlab代码完成了算法实现与仿真实验,验证了该方法在处理无精确物理模型、强非线性、时变动态系统中的有效性与鲁棒性,尤其适用于工业流程控制、能源系统调度等实际工程场景。; 适合人群:具备自动控制理论、非线性系统分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制工程、系统辨识、智能优化、能源系统建模等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于难以建立精确数学模型的复杂非线性系统(如流体动力系统、电力电子系统、机器人动力学等)的建模与实时控制;②实现数据驱动下的模型预测控制,提升系统响应速度与控制精度;③为先进控制策略(如MPC)提供一种可行的线性化建模范式,推动现代控制理论与数据科学、机器学习的深度融合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解Koopman方法的具体实现过程,重点关注观测函数构造、核函数选择、矩阵逼近、降维处理及MPC控制器设计等关键技术环节,并尝试将其迁移至其他非线性系统中进行复现实验与性能对比,以全面掌握其适用范围与局限性。
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的光伏储能单相逆变器并网仿真模型,系统涵盖了光伏阵列、储能单元、DC-AC单相逆变器及并网接口的完整结构,重点实现了储能环节的能量管理与逆变器并网控制策略的建模仿真。通过Simulink平台构建系统模型,验证了逆变器输出电能质量、并网稳定性以及控制系统的动态响应性能,采用SPWM调制、PI闭环控制等关键技术,确保并网电流与电网电压同频同相,满足并网电能质量要求。该模型不仅可用于分布式能源系统的仿真研究,还可作为新能源并网技术的教学与工程实践工具。; 适合人群:电气工程、自动化、新能源科学与工程等相关专业的高校本科生、研究生、科研人员,以及从事光伏发电系统设计、储能控制与并网技术研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解光伏储能系统中能量转换、存储与并网控制的整体工作原理;②支持课程设计、毕业设计或科研项目中对单相逆变器控制策略(如SPWM、PI调节、锁相技术等)的仿真验证与参数优化;③为后续研究更复杂的控制算法(如MPPT、低电压穿越、谐波抑制等)提供可扩展的仿真基础平台。; 阅读建议:建议结合MATLAB/Simulink环境动手搭建与调试模型,逐步理解各模块(如光伏建模、储能充放电控制、逆变器驱动、锁相环、PI调节器等)的功能与交互关系,重点关注控制系统的设计逻辑与参数整定过程,并可通过修改负载条件或电网参数测试系统鲁棒性,为进一步拓展至三相系统或多机并网场景奠定基础。

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