20、并行类队列数据结构及数组与链表对比解析

并行类队列数据结构及数组与链表对比解析

1. 类队列数据结构基础实现

在实现栈、队列和双端队列时,循环数组是一种常用的数据结构。为了便于区分满队列和空队列,通常会预留数组的一个元素为空。循环数组还支持随机访问操作 [·] ,其操作定义为: Operator [i : N] : Element; return b[i + h mod (n + 1)] 。有界队列和双端队列可以采用类似无界数组的技术将其变为无界结构。

这里有两个相关的练习题值得思考:
- 练习题3.31(数组列表) :目标是开发一种简单的数据结构,用于栈、FIFO队列和双端队列,它要结合列表和无界数组的优点,并且在空间效率上优于两者。可以使用一个列表(对于双端队列使用双向链表),其中每个项存储一个包含K个元素的数组(K为一个较大的常数)。然后用自己喜欢的编程语言实现该数据结构,并比较在大栈的情况下,它与链表和无界数组的空间消耗和执行时间。
- 练习题3.32(外部内存栈和队列) :设计一个栈数据结构,使其在特定的I/O模型中每个操作的I/O复杂度为O(1/B),只需要在内部内存中保留两个块。思考仅在内存中保留一个块的简单实现会出现什么问题。接着将该数据结构进行调整以实现FIFO队列,同样使用两个内部缓冲区块,再使用四个缓冲区块实现双端队列。

2. 并行类队列数据结构的挑战与应用场景

栈、队列和双端队列的所有操作都集中在一个或两个逻辑位置,这些位置可能成为并行处理的瓶颈,因此在使用类队列数据结构时需要谨慎。不过,在某些情况下,它们不仅是必要的

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚的初始聚中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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