Symbian 动态数组CArray

本文详细介绍了SymbianOS操作系统中CArrayX的四种存储方式:连续存储和分段存储,并针对每种存储方式的特点进行了阐述。重点讨论了如何根据不同应用场景选择合适的存储形式。

Symbian OS 中的动态数组CArrayX的存储方式分为连续存储(Flat)和分段存储(Segmented buffer)两种。
对于Flat就是简单的运用一个完整连续的腿空间来提高效率,多用于查找比较频繁的地方。对于Segmented方式,就是空间不是很连续大小也不是很确定的,多用于存储空间大小经常发生变化的时候。

由于存在连续存储和分段存储两种不同形式的存储,CArray可根据存储形式和存储内容的不同分为4种。

(1)Fix类型,每个元素都拥有相同的长度。
(2)Var类型,各元素拥有不同的长度,每给对象都保存在各自的堆单元中,数组空间中保存着各个元素的指针。
(3)Pak类型,数组中每个元素都有可变的长度,类似于描述符对象,每个元素前面都有其自身的长度信息。
(4)Ptr类型,指针数组。

在选择存储形式时,要考虑如下问题:
(1)是否需要经常的重新分配
(2)数据元素插入和删除的频率
(3)访问数据成员的速度

下面是常用的:

CArrayVarFlat:存储可变长度元素,存储方式为Flat。

CArrayVarSeg:存储可变长度元素,存储方式为Segment。

CArrayPakFlat:存储固定的或者可变长度的元素,而且每个元素都保留自己的长度信息。

CArrayPtrSeg:存储数组指针,存储方式为Segment。


本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/shiwenbin333/archive/2009/08/20/4467355.aspx

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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