精通cobol--9.6.2 如何进行直接查找

本文介绍了一种基于表数据编号的直接查找方法。通过获取数据项的存储位置及其编号,可以快速定位并访问特定的数据记录。例如,对于研究生数据项,其在表中的存储位置为5,编号同样为5,通过ROLE(5)即可直接访问。

对于上例所定义的表,可以通过默认的编号对数据进行直接查找。例如,当需要访问研究生这一项数据时,可依照以下步骤进行。

q      首先,找到表中数据的存储位置,得到该数据对应的编号。对于本例而言,研究生对应于“Master”数据项,在表中存储位置为5。因此,该数据的编号即为5

q      其次,将编号移动到数据条目的下标中,得到ROLE(5)

q      最后,通过ROLE5)直接访问该表中的研究生数据。

总之,对于用于直接查找方式的表而言,知道了表中数据的存储位置,也就可以得到该数据的编号。反之,若知道一个数据在表中的编号,也就知道了该数据的存储位置。

 

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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