随笔 2018-09-29

本文介绍三种学生成绩分类算法,包括直接比较法、分数段计数法及优化后的一步到位法,旨在高效统计各成绩等级的学生人数。

关于一道如何给学生成绩分类的题目。

题目是:已知大量的学生成绩,统计出处于各个等级的学生人数。
A(90~100), B(80~89), C(70~79), D(60~69), E(0~59)。
用grade[5]数组存放各个等级的学生人数。score表示学生成绩。

解法1:

while(学生人数)
    if(score > 90) 
        grade[0]++;
    else if (score > 80)
            grade[1]++;
    else if (score > 70)
            grade[2]++;
    else if(score > 60)
            grade[3]++;
        else 
            grade[4]++;

解法2:

使用一个table[11]数组。

  • table[0] : 成绩为0~9分的学生
  • table[1] : 成绩为10~19分的学生
  • table[2] : 成绩为20~29分的学生
  • table[3] : 成绩为30~39分的学生
  • table[4] : 成绩为40~49分的学生
  • table[5] : 成绩为50~59分的学生
  • table[6] : 成绩为60~69分的学生
  • table[7] : 成绩为70~79分的学生
  • table[8] : 成绩为80~89分的学生
  • table[9] : 成绩为90~99分的学生
  • table[10] : 成绩为100分的学生
    最终把table[0]到table[5]加起来为等级E的学生,table[9]加table[10]为等级A的学生。
while(学生人数) {
    table[score/10]++
}
grade[0] = table[9] + table[10];
grade[1] = table[8];
grade[2] = table[7]
grade[3] = table[6];
grade[4] = table[0] + table[1] + table[2] 
	+ table[3] + table[4] + table[5];

解法3:

同样使用table[11]数组,但是给数组初始化等级所代表的grade数组的索引,达到一步到位的效果。
table[11] = {4, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 2, 1, 0, 0};

while(学生人数) {
    grade[table[score/10]]++;
}
多源动态最潮流的分布鲁棒化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最潮流的分布鲁棒化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 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、科研人员及从事能源系统化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他化案例拓展研究思路。
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