65、具有不可预测时序的数据结构探索

具有不可预测时序的跳跃表数据结构探索

具有不可预测时序的数据结构探索

1. 设计目标

在数据结构设计领域,存在两个重要目标:
- 调用效率 :高效操作并非时序不可预测性所独有的要求,自算法设计诞生以来,它一直是主要目标。我们不能为了获得不可预测性而过度牺牲效率。这里,效率的衡量标准是自适应对手能在多大程度上操纵数据结构,使他选择的调用尽可能昂贵。
- 调用时序的不可预测性 :直观地说,要实现时序不可预测,要求对手无法预测调用所需的时间。具体而言,对手在观察了他选择的操作的时序后,能生成每个下一个可能调用的可能时序的概率分布。我们通过所有下一个可能调用的时序分布的熵的最小值来衡量不可预测性,即 $min_{inv} H(dur(inv))$,其中 $dur(inv)$ 是表示调用 $inv$ 时序的随机变量,基于对手到目前为止观察到的调用及其时序,$H()$ 表示熵。熵直观地衡量了对手对结果时序的不确定程度。

这两个目标之间存在一定的矛盾。效率要求限制了我们所能期望的不可预测性程度。例如,一个大小为 $n$ 的数据结构,如果以 $O(f(n))$ 的时间实现调用($f$ 为非递减函数),那么其不可预测性(按上述定义)最多为 $log_2 O(f(n)) = O(log_2 f(n))$。此外,虽然这两个目标没有明确包括向对手隐藏数据结构状态,但这样做有助于实现我们的目标。

2. 跳跃表(Skip Lists)

跳跃表是一种可用于实现集合抽象数据类型的数据结构。它由多个非空链表组成,记为 $list_1, \ldots, list_m$,其中 $m \geq 1$ 在跳跃表的生命周期内可以变化。每个链表

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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