Hash相关信息整理

Hash概念

hash也叫散列,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出.这个输出叫做散列值.这种转换是一种压缩映射.也就是散列值的空间通常远小于输入空间.不同的输入有可能会被映射成相同的散列值.所以是单向的映射.散列值相关联的表,称为哈希表

常用的散列算法(hash函数)

1 求余

       index = value % 范围

2 斐波那契散列

       index = (value*斐波那契) >>28

       a 对于16位整数而言,这个乘数是40503

       b 对于32位整数而言,这个乘数是2654435769

       c 对于64位整数而言,这个乘数是11400714819323198485

3 MD5

       index = md5(value)

       a输出是128位,由4个32位字的级联组成

       b具有很高的离散性

4 SHA1 (安全哈希算法)

       index = SHA1(value)

       aSHA可将一个最大2^64位(2305843009213693952字节)信息,转换成一串160位(20字节)的散列值

       b具有很高的离散性

5 CRC32

       index = CRC32(value)

       a 4个字节(32位)长的CRC-32值

       b 实际使用比较少

解决冲突的主要方法

冲突发生的原因

       当输入的量级远大于哈希表的长度

解决方法

1 开放定址法

       公式: hashindex = (hash(key) + di)%m

       其中:

              m= 哈希表长度

              i= 1,2,3,…,k(k<=m-1)

              di:  增量序列  线性探测再散列

                     向后移动  二次探测再散列

                     为随机数  随机探测再散列

2 拉链法

       将冲突的记录放在同一个hash  index线性链表里面

                             

3 多次哈希法

       用不同哈希函数多次哈希

       缺点:插入和查找时计算时间增加

4 建立一个公共溢出区

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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