精通Ruby数组处理与高级枚举器实践指南

需积分: 5 0 下载量 156 浏览量 更新于2024-11-25 收藏 6KB ZIP 举报
资源摘要信息:"收款实务" 在本实验中,我们的主要目标是精通处理数组,并练习使用Ruby中的高级枚举器,例如.collect和.sort。为达成此目标,我们将编写多个方法,每个方法旨在解决一个特定的问题,并通过rspec测试验证其功能。以下是针对每个问题的详细知识点: 1. 对数组进行升序排序(#sort_array_asc方法) - Ruby的数组排序机制 - .sort方法的使用及其默认行为 - 如何编写一个接受数组作为参数并返回升序数组副本的方法 - 利用Ruby的块(block)传递自定义排序逻辑 - 方法的实现与测试用例的编写 2. 对数组进行降序排序(#sort_array_desc方法) - .sort方法的高级用法,包括传递自定义排序条件 - 如何通过块(block)实现降序排序 - 可能遇到的常见问题及其解决方法 - 保持代码的可读性与效率 - 编写方法并确保rspec测试通过 3. 对字符串数组进行按字符长度排序(#sort_array_char_count方法) - 字符串数组的处理及排序 - 排序时如何考虑字符串长度作为排序标准 - .sort方法与字符串长度结合使用的技巧 - 在排序过程中如何处理相同的字符串长度 - 方法实现与rspec测试的编写 Ruby是一种动态、反射性、面向对象的脚本语言,它以其简洁的语法和强大的功能而受到开发者的喜爱。Ruby的数组是处理集合数据的强大工具,它提供了一系列的内建方法来帮助开发者进行数组操作。 在Ruby中,.sort方法用于排序数组。如果不提供任何参数,.sort将按照升序排序。通过传递一个块给.sort方法,我们可以控制排序的逻辑,这使得我们能够按照特定的标准进行排序,比如按照字符串长度或数字大小。 .collect方法通常用于数组中的每个元素应用块(block),并收集块的返回值到一个新数组中。这在处理数组并需要转换元素的场景中非常有用。 本实验的核心在于理解和掌握Ruby数组的枚举器方法,以及如何使用这些方法来构建符合特定要求的函数。这不仅要求开发者具备Ruby语言知识,还需要掌握测试驱动开发(TDD)的方法,通过编写rspec测试用例来验证代码的正确性。 完成本实验后,学习者将能够深入理解Ruby数组操作的高级特性,熟悉枚举器的使用,并能够独立地使用Ruby解决实际问题。此外,学习者还将学会如何编写rspec测试用例,以确保代码的可靠性和健壮性。

import collections import math coordinate_X = [3, 8, 2, 6, 8] coordinate_Y = [8, 2, 5, 4, 8] Rate = [5, 5, 7.5, 7.5, 7.5] Volumn = [20, 30, 25, 10, 15] length = len(coordinate_X) temp_x = [] temp_y = [] temp_z = [] # 第一次坐标值计算 for i in range(length): temp_x.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i]) temp_y.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i]) temp_z.append(Rate[i] * Volumn[i]) sigma_x = 0 sigma_y = 0 sigma_z = 0 for i in range(length): sigma_x += temp_x[i] sigma_y += temp_y[i] sigma_z += temp_z[i] before_x = sigma_x / sigma_z before_y = sigma_y / sigma_z print("第一次的坐标值", before_x, before_y) # 继续优化坐标值 flag = 1 while flag != 0: before_dis = [] for i in range(length): before_dis.append( math.sqrt((before_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (before_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) temp_xm = [] temp_ym = [] temp_zm = [] for i in range(length): temp_xm.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i] / before_dis[i]) temp_ym.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i] / before_dis[i]) temp_zm.append(Rate[i] * Volumn[i] / before_dis[i]) sigma_xm = 0 sigma_ym = 0 sigma_zm = 0 for i in range(length): sigma_xm += temp_xm[i] sigma_ym += temp_ym[i] sigma_zm += temp_zm[i] after_x = sigma_xm / sigma_zm after_y = sigma_ym / sigma_zm after_dis = [] for i in range(length): after_dis.append(math.sqrt((after_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (after_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) before_TC = 0 after_TC = 0 for i in range(length): before_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * before_dis[i]) after_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * after_dis[i]) if before_TC > after_TC and before_TC-after_TC<0.002: print("第", flag, "次坐标值是", after_x, after_y) flag += 1 before_x = after_x before_y = after_y else: flag = 0这个代码如何在迭代结果=0.002时停止并输出

2023-05-30 上传