《大话数据结构》看书笔记--数据结构绪论

本文介绍了数据结构的起源和发展,解释了数据、数据元素、数据项、数据对象等基本概念,并详细探讨了数据结构的逻辑结构(包括集合、线性、树形、图形结构)和物理结构(顺序和链式存储)。同时,还介绍了抽象数据类型的概念及其在程序设计中的应用。
一. 数据结构绪论

1.3 数据结构起源
  • 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科
1.4 基本概念和术语
  • 数据
    • 描述客观事物的符号,是计算机中可以操作的对象,是能被计算机识别,并输入给计算机处理的符号集合;
    • 分为数值类型和非数值类型
  • 数据元素
    • 是组成数据的,有一定意义的基本单位,在计算机中通常作为整体处理,也被称为记录
  • 数据项
    • 一个数据元素可以由若干个数据项组成
    • 数据项是数据不可分割的最小单位
  • 数据对象
    • 数据对象是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集
  • 数据结构
    • 是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合
1.5 逻辑结构与物理结构
  • 逻辑结构: 是指数据对象中数据元素之间的相互关系
    • 集合结构:
      • 集合结构中的数据元素除了同属于一个集合外,他们之间没有其他关系
    • 线性结构:
      • 线性结构中的数据元素时一对一的关系
    • 树形结构
      • 树形结构中的数据元素之间存在一种一对多的层次结构
    • 图形结构
      • 图形结构的数据元素是多对多的关系
  • 物理结构: (存储结构) 是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式
    • 顺序存储结构
      • 是把数据元素存放在地址连续的存储单元里,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的
    • 链式存储结构
      • 是吧数据元素存放在任意的存储单元里,这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的;
      • 数据元素的存储关系并不能反映其逻辑关系,因此需要用一个指针存放数据元素的地址,这样通过地址就可以找到相关数据元素的位置
1.6 抽象数据类型
  • 数据类型: 是指一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的名称
    • 抽象是指抽取出十万具有的普遍性的本质
  • 抽象数据类型(ADT): 是指一个数学模型及定义在该模型上的一组操作;
    • "抽象"的意义在于数据类型的数学抽象特征;
    • 抽象数据类型体现了程序设计中问题分解,抽象和信息隐藏的特性;
1.7 总结回顾

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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 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、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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