priority_queue 复习学习

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <queue>
#include <vector>

using namespace std;
class myClass
{
public:
	myClass()
	{
		cout<<"myClass()"<<endl;
	}

	~myClass()
	{
		cout<<"~myClass()"<<endl;
	}

};

typedef struct  
{
	int m;
	int n;
} mystruct;
 bool operator > (const mystruct &m1,const mystruct &m2)
{
	return m1.m > m2.m;
}
priority_queue<mystruct,vector<mystruct> ,std::greater<mystruct> > myPq;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	mystruct m1;
	m1.m=10;
	mystruct m2;
	m2.m=20;

	myPq.push(m1);
	myPq.push(m2);
	while(!myPq.empty())
	{
		cout<< myPq.top().m <<endl;
		myPq.pop();
	}
	return 0;
}
 
使用
priority_queue 队列,按照你定的关键字进行排序。
template <class T, class Container = vector<T>,
  class Compare = less<typename Container::value_type> > class priority_queue;




通过定义可以知道,把你的数据放到了自定的容器中,需要注意的

class Container = vector<T> 默认的这种容器,选择其他容器要谨慎,
如果按照自己的容器来排序,那么就要重载
operator > 操作符。

内容概要:本文深入探讨了利用MATLAB/Simulink搭建变压器励磁涌流仿真模型的方法和技术。首先介绍了空载合闸励磁涌流仿真模型的搭建步骤,包括选择和配置电源模块、变压器模块以及设置相关参数。文中详细讲解了如何通过代码生成交流电压信号和设置变压器的变比,同时强调了铁芯饱和特性和合闸角控制的重要性。此外,还讨论了电源简化模型的应用及其优势,如使用受控电压源替代复杂电源模块。为了更好地理解和分析仿真结果,文章提供了绘制励磁涌流曲线的具体方法,并展示了如何提取和分析涌流特征量,如谐波含量和谐波畸变率。最后,文章指出通过调整电源和变压器参数,可以实现针对不同应用场景的定制化仿真,从而为实际工程应用提供理论支持和技术指导。 适合人群:从事电力系统研究、变压器设计及相关领域的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解变压器励磁涌流特性的研究人员,旨在帮助他们掌握MATLAB/Simulink仿真工具的使用技巧,提高对励磁涌流现象的理解和预测能力,进而优化继电保护系统的设计。 其他说明:文中不仅提供了详细的建模步骤和代码示例,还分享了一些实用的经验和技巧,如考虑磁滞效应对涌流的影响、避免理想断路器带来的误差等。这些内容有助于读者在实践中获得更加准确可靠的仿真结果。
### 数据结构期末复习笔记 #### 复习要点概述 对于数据结构课程的期末考试准备,建议重点关注不同类型的题目及其对应的解法。根据以往的经验,在机考中通常会有五道题目的设置,难度逐渐增加[^1]。 #### 基础知识点回顾 - **线性结构**:这是指那些元素间呈现一对一关系的数据组织形式,比如数组、栈、队列和链表等。特别是顺序表与链表的操作是基础中的重点。 - **非线性结构**:包括但不限于树状结构(二叉树、平衡树)、图论模型(无向图、有向图)。这些更复杂的结构往往涉及到递归遍历方法如DFS(深度优先搜索) 和 BFS (广度优先搜索)[^2]。 #### 关键算法掌握 针对排序方面应熟练掌握基本内排序技术——选择排序、插入排序及冒泡排序;而对于查找,则需理解哈希表的工作原理并能实现简单的冲突解决策略。此外,关于图的相关操作不可忽视,尤其是最短路径计算(Dijkstra算法) 及最小生成树构建(Prim, Kruskal两种主流方案)。 #### 实战练习指导 为了更好地应对可能较为棘手的最后一两道大题,平时就要注重积累处理复杂场景的能力训练。当完成前面较易部分之后再尝试挑战更高阶的问题不失为一个好的学习节奏安排。 ```python def dijkstra_algorithm(graph, start_node): import heapq distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start_node] = 0 priority_queue = [(0, start_node)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ```
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