2021DAY6

本文介绍了C++中的vector向量类型,它是一种对象实体,可看作变量,也是容纳相同实体的容器。使用时需包含头文件vector,其常规操作有插入、删除等。它能自动伸展,适合不确定数据量的容器工作。

vector

vector是向量类型,它是一种对象实体,具有值,所以可以看作是变量。它可以容纳许多其他类型的相同实体,被称之为容器。Vector是C++STL的重要一员,使用它时,需要包含头文件vector。

代码示例:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	vector<int> v;
	cout<<v.size()<<endl;//输出0,定义后是没有长度的 
	for(int i=0;i<10;i++){
		v.push_back(i); //插入元素 
	}
	cout<<v.size()<<endl;//输出vector大小 
	v.resize(11);		 //重置vector大小 
	cout<<v.size()<<endl;
	cout<<"----------输出vector"<<endl;
	for(int i=0;i<v.size();i++){
		cout<<v[i]<<endl;
	} 
	v[9]=66;
	cout<<"----------输出更改后vector1"<<endl;
	for(int i=0;i<v.size();i++){
		cout<<v[i]<<endl;
	} 
	v.pop_back();		 //删除v向量的最后一个元素 
	cout<<"----------输出更改后vector2"<<endl;
	for(int i=0;i<v.size();i++){
		cout<<v[i]<<endl;
	} 
	v.clear();			//删除所有元素 
	cout<<"----------清空后元素个数"<<endl;
	cout<<v.size()<<endl;//输出vector大小 
	return 0;
}

向量常规操作有:插入、删除、搜索、判空等。当数据并不复杂时,可以代替其他数据类型而很好地工作。特别是向量可以自动伸展,容量可以自动增大,这对一些不确定数据量的容器工作带来了极大的方便。

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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