2021-08-18

本文探讨了浅拷贝与深拷贝的区别,包括它们如何作用于可变和不可变类型数据,以及在不同类型数据结构中的表现。了解浅拷贝仅复制第一层,深拷贝则递归复制所有层次,对于复杂数据结构至关重要。

@py_rabbit

深拷贝和浅拷贝

什么浅拷贝?浅拷贝只能拷贝对象的第一层,需要单独开辟空间保存数据。但是无法拷贝内层对象,所以浅拷贝 => 内层对象 => 指向相同的内存地址(不需要额外开辟空间)

① 可变类型数据

只能拷贝外层对象,无法拷贝内层对象,所以外层地址不同,内层对象地址相同

② 不可变类型数据

不可变类型的浅拷贝,无需开辟新的内存空间,因为拷贝后和拷贝前指向了相同的内存地址。

什么是深拷贝?深拷贝比浅拷贝更加强大,不仅可以拷贝外层对象也可以拷贝内层对象

① 可变类型

简单数据 => 完全拷贝

复杂数据 => 完全拷贝

② 不可变类型数据(简单类型)

深拷贝前后其所指向的内存地址完全一样

③ 特殊情况 => 不可变类型中包含了可变数据类型,则完全拷贝,外层需要拷贝,内层也需要拷贝

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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