优化:编写自定义小矢量的测试方案

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本文介绍了在C++中优化性能的方法,即编写自定义小矢量类来替代标准库的vector,以避免频繁的内存分配和释放。详细阐述了小矢量类的实现,包括数据存储策略和成员函数如push_back、reserve及operator[]的实现。同时,通过编写测试代码对比自定义SmallVector与std::vector的性能,结果显示自定义类在处理大量数据时表现出更好的效率。

优化:编写自定义小矢量的测试方案

在C++中,有时我们需要使用小矢量来处理数据,但是标准库中提供的vector可能会因为大量的分配和释放导致性能下降。因此,我们需要自定义一个小矢量类来提高代码的效率,本文将介绍如何编写自定义的小矢量类并编写测试程序验证其性能。

首先,我们定义自己的小矢量类:

template<typename T, size_t N>
class SmallVector {
public:
  SmallVector() {}
  ~SmallVector() {}

  void push_back(const T& val) {
    if (m_size < N) {
      m_data[m_size++] = val;
    } else {
      m_vec.push_back(val);
    }
  }

  void reserve(size_t size) {
    if (size > N) {
      m_vec.reserve(size - N);
    }
  }

  size_t size() const {
    return m_size + m_vec.size();
  }

  bool empty() const {
    return size() == 0;
  }

  T& operator[](size_t idx) {
    assert(idx < size() && "Out of range");
    if (idx < m_size) {
      return m_data[idx];
    }
    return 
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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