迭代器

本文介绍迭代器模式的概念及其在C++中的应用。迭代器模式允许我们遍历集合而不暴露其内部实现,使得算法与数据结构分离。文章还展示了如何声明和使用不同类型的迭代器。

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迭代器

Iterator(迭代器)模式又称Cursor(游标)模式,用于提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素, 
而又不需暴露该对象的内部表示。或者这样说可能更容易理解:Iterator模式是运用于聚合对象的一种模式,通过运用该模式,使得我们可以在不知道对象内部表示的情况下,按照一定顺序(由iterator提供的方法)访问聚合对象中的各个元素。


迭代器的作用:能够让迭代器与算法不干扰的相互发展,最后又能无间隙的粘合起来,重载了*,++,==,!=,=运算符。用以操作复杂的数据结构,容器提供迭代器,算法使用迭代器;


常见的一些迭代器类型:iterator、const_iterator、reverse_iterator和const_reverse_iterator


迭代器一般声明使用示例
vector<T>::iterator it;
list<T>::iterator it;
deque<T>::iterator it;
map<T>::iterator it;
set<T>::iterator it;
像上面那样声明太麻烦,可以直接用C++11提供的auto类型。
for(auto it = mymap.begin();it!=mymap.end();++it) {
}


内容概要:本文探讨了在微电网优化中如何处理风光能源的不确定性,特别是通过引入机会约束和概率序列的方法。首先介绍了风光能源的随机性和波动性带来的挑战,然后详细解释了机会约束的概念,即在一定概率水平下放松约束条件,从而提高模型灵活性。接着讨论了概率序列的应用,它通过对历史数据分析生成多个可能的风光发电场景及其概率,以此为基础构建优化模型的目标函数和约束条件。文中提供了具体的Matlab代码示例,演示了如何利用CPLEX求解器解决此类优化问题,并强调了参数选择、模型构建、约束添加以及求解过程中应注意的技术细节。此外,还提到了一些实用技巧,如通过调整MIP gap提升求解效率,使用K-means聚类减少场景数量以降低计算复杂度等。 适合人群:从事电力系统研究、微电网设计与运营的专业人士,尤其是那些对风光不确定性建模感兴趣的研究者和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要评估和优化含有大量间歇性可再生能源接入的微电网系统,旨在提高系统的经济性和稳定性,确保在面对风光出力波动时仍能维持正常运作。 其他说明:文中提到的方法不仅有助于学术研究,也可应用于实际工程项目中,帮助工程师们制定更为稳健的微电网调度计划。同时,文中提供的代码片段可供读者参考并应用于类似的问题情境中。
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