C++第六次作业

本文介绍了两种基本的算法:数组合并与矩阵求和。数组合并部分通过比较两个已排序数组中的元素,将它们合并成一个新的有序数组。矩阵求和部分则展示了如何计算一个3x3矩阵的对角线元素之和。

一、数组合并

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int a[5]={1,3,8,9,10},b[5]={2,3,4,5,6},c[10],k=0,m,i=0,j=0;  .
    for(m=0;m<10;m++)
    {
            if(a[j]<=b[i])
            {
                c[k]=a[j];
                    k++;
                j++;
            }
            else
            {
                c[k]=b[i];
                k++;
                i++;
            }
            if(i>4)
            {
                for(m=j;m<5;m++)
                {
                    c[k]=a[j];
                    j++;
                    k++;
                }
            }
            if(j>4)
                for(m=i;m<5;m++)
                {
                    c[k]=b[i];
                    i++;
                    k++;
                }
    }
    for(k=0;k<10;k++)
    {
        cout<<c[k]<<" ";
    }
    return 0;
}

2、矩阵求和

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int i,j,a[4][4],sum1=0,sum2=0;
	cout<<"输入一个3*3的矩阵"<<endl;
	for (i=0;i<3;i++)
	{
		for (j=0;j<3;j++)
		{
			cin>>a[i][j];
		}
	}
	for (i=0;i<3;i++)
	{
		sum1+=a[i][i];
		sum2+=a[i][2-i];
	}
	cout<<"输出对角线和为"<<sum1+sum2-a[1][1];
	return 0;
}



内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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