WPL LINQ自定义排序规则

在 WPL LINQ 中，可以通过实现 IComparer 接口来自定义排序规则。以下是一个示例：

假设有一个 Person 类，包含 Name 和 Age 两个属性，我们希望按照 Age 从大到小排序，如果 Age 相同则按照 Name 升序排序。可以定义如下的比较器类：

public class PersonComparer : IComparer<Person>
{
    public int Compare(Person x, Person y)
    {
        int ageComparison = y.Age.CompareTo(x.Age); // 按照 Age 从大到小排序
        if (ageComparison != 0)
        {
            return ageComparison;
        }
        else
        {
            return x.Name.CompareTo(y.Name); // 如果 Age 相同则按照 Name 升序排序
        }
    }
}

使用该比较器来排序：

List<Person> people = // 获取人员列表
var sortedPeople = people.OrderBy(p => p, new PersonComparer());

在 OrderBy 方法中，第二个参数传入了一个新的 PersonComparer 实例，用于指定排序规则。

相关问题

ieee awpl页数

IEEE AWPL（IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters）是IEEE出版的无线通信和天线领域的重要期刊之一。根据我的了解，IEEE AWPL每期的页数并不是固定的，而是根据论文的质量和数量来决定的。

一般来说，IEEE AWPL的论文可以分为几个不同的类型，包括通信和天线设计、性能研究、仿真模拟、实验验证等。每篇论文的内容不同，所需的页数也会有所不同。

根据对一些过去期刊的统计数据来看，IEEE AWPL的文章页数通常在2页到10页之间。例如，一些较简短的通信和天线设计论文可能只需要2页来清楚地介绍问题、方法和结果。而一些较复杂的模拟和实验研究可能需要更多的页数来详细阐述方法、结果和分析。

当然，以上只是我对IEEE AWPL的了解和推测，具体每期的页数仍需查看该期刊的官方发布。总的来说，IEEE AWPL的页数是根据论文质量和数量来决定的，可能会有一定的变化。

二叉树的wpl怎么算

二叉树的带权路径长度（WPL）是指所有叶子节点的带权路径长度之和。下面是两种计算二叉树WPL的方法：

1. 非递归算法

算法思想：根据公式，需要记录每个结点到根结点的分支个数，这个过程通过对树进行广度遍历（借助队列）进行记录。在非叶子结点weight初值为-1，叶子结点初值设为非负权值。最后对队列进行逐个访问，如果weight != -1，那就计算该点。

class Node:
    def __init__(self, value, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right
        self.weight = -1

def wpl(root):
    if not root:
        return 0
    wpl_sum = 0
    queue = [root]
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        if not node.left and not node.right:
            wpl_sum += node.weight * node.depth
        if node.left:
            node.left.depth = node.depth + 1
            node.left.weight = node.weight + 1
            queue.append(node.left)
        if node.right:
            node.right.depth = node.depth + 1
            node.right.weight = node.weight + 1
            queue.append(node.right)
    return wpl_sum

2. 递归算法

算法思想：递归计算左右子树的WPL，然后将左右子树的WPL加上左右子树的权值之和，即可得到整棵树的WPL。

class Node:
    def __init__(self, value, left=None, right=None, weight=0):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right
        self.weight = weight

def wpl(root):
    if not root:
        return 0
    if not root.left and not root.right:
        return root.weight
    left_wpl = wpl(root.left)
    right_wpl = wpl(root.right)
    return left_wpl + right_wpl + root.weight