Matlab 中实用数据结构之 containers.Map

概要

 
熟悉 Python 的都知道字典 Dict 类型数据结构功能的强大，Matlab 中虽然有表结构，但是其列名必须是亦变量名类型的字符串，如果我想用数字开头的字符串作键值，其表结构就无能为力了。此时 containers.Map 就派上用场了。

 

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初始化操作

 

containers.Map 初始化一般有两种方式。第一种是先声明一个 Map 对象，然后依次添加键值对，示例如下：

>> stocks = containers.Map;     % 声明 Map 对象
>> stocks('000300.SH') = [100, 3000.0];   % 添加数据
>> stocks('000200.SH') = [200, 2000.0];
>> stocks('000100.SH') = [300, 2500.0];
>> stocks

stocks = 

  Map - 属性:

        Count: 3          
      KeyType: char
    ValueType: any

>> stocks.Count    % 获取 stocks 中有几条记录

ans =

  uint64

   3

>> stocks('000300.SH')  % 获取键 '000300.SH' 对应的值

ans =

         100        3000

>> stocks.keys   % 返回由所有键组成的元组

ans =

  1×3 cell 数组

    {'000100.SH'}    {'000200.SH'}    {'000300.SH'}

>> stocks.values  % 返回由所有键值组成的元组

ans =

  1×3 cell 数组

    {1×2 double}    {1×2 double}    {1×2 double}

Map 的值几乎可以是 Matlab 中的任意类型，实际操作中可以多做尝试。特别值得一提的是，其值还可以是 Map 类型的对象，即 Map 数据类型是支持嵌套的。

第二种初始化方式是由键构成的元组，和对应数量的值直接构成 Map 数据类型，示例如下：

>> stocks = containers.Map({'000300.SH', '000200.SH', '000100.SH'}, {[100, 3000.0], [200, 2000.0], [300, 2500.0]})

stocks = 

  Map - 属性:

        Count: 3
      KeyType: char
    ValueType: any

>> stocks.keys

ans =

  1×3 cell 数组

    {'000100.SH'}    {'000200.SH'}    {'000300.SH'}

>> stocks.values

ans =

  1×3 cell 数组

    {1×2 double}    {1×2 double}    {1×3 double}

如果值只是简单的标量数值，那么也可以用中括号表示的数组表示。

 

常用方法操作

 

假设我们已经有了上述初始化的 Map 数据类型 stocks。

对 stocks 添加数据，直接像第一种初始化方式一样添加键值就行了。

对 stocks 删减数据，使用 remove 方法，例如：

>> stocks.remove('000100.SH')

ans = 

  Map - 属性:

        Count: 2
      KeyType: char
    ValueType: any

由三条记录变成了两条。

对 stocks 修改键值，直接重新赋值就行，示例如下：

>> stocks('000300.SH')

ans =

         100        3000           0

>> stocks('000300.SH') = 400;   % 对 '000300.SH' 的值进行修改
>> stocks('000300.SH')

ans =

   400

另外一个常用的方法是 isKey，来判断某个字符串是 Map 数据类型中的键，如果是返回逻辑值 1， 否则返回 0. 示例如下

>> stocks.isKey('000300.SH')

ans =

  logical

   1

>> stocks.isKey('555555.SH')

ans =

  logical

   0

 

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总结

 
containers.Map 是 Matlab 中一种非常高效且灵活的数据结构，在很多场景下大大增加了程序的可读性。有必要时就多多使用起来吧。