退役第一帖

本文探讨了在编程中找到最长不重复子串的方法,并对比了不同数据排序算法的时间复杂度,包括选择排序、快速排序和优先级队列(堆)排序的效率分析。




今天在家困了一不小心睡多了结果晚上睡不着。


一、最长不重复子串

题目:找到一个没有重复字符的子串。

题解:遍历每个字符起始的子串。

大概就是一个数组loc[256]记录最新的字符开始位置,然后一个数组max[256]存最长的子串,复杂度就是O(n+256)


二、N个数字找第k大

题解:1、选择排序:遍历一遍找第一大,遍历一遍找第二大……O(nk)

2、快速排序:找一个基准,划分成比它小的一堆,比它大的另一堆~全部排完……O(n log2 n)

3、找出k个数,建立一个小根堆。如果有新的数比堆顶小,抛弃。比堆顶大就换掉,然后更新堆。O(nlog2k)



【SCI一区论文复】基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于SLSPC系列的高阶PT-WPT无线电能传输系统研究”展开,重点复现SCI一区论文中的核心技术,通过Matlab代码实现高阶无线电能传输系统的建模与仿真。研究聚焦SLSPC拓扑结构在恒压-恒流(CV/CC)输出特性方面的优势,深入分析系统的传输效率、耦合特性、频率分裂现象及参数敏感性,并探讨其在高功率、长距离无线充电场景中的应用潜力。文中详细给出了系统数学建模、参数设计、仿真验证等关键步骤,旨在帮助读者掌握先进无线电能传输技术的核心原理与实现方法。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事无线电能传输、新能源充电技术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深入理解SLSPC型无线电能传输系统的恒压恒流输出机理;②掌握高阶WPT系统的建模、仿真与性能分析方法;③复现SCI一区论文成果,为后续科研创新提供技术基础和代码参考;④应用于无线充电、电动汽车、植入式医疗设备等领域的系统设计与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段分析系统模型构建过程,重点关注谐振参数设计、传输特性仿真及效率优化策略,同时可拓展研究不同耦合条件下的系统行为,以深化对高阶WPT系统动态特性的理解。
### 退役电池分选技术及其实现方法 #### 技术背景 随着电动汽车和储能系统的普及,大量退役电池进入市场。为了实现资源的有效利用并减少环境负担,退役电池的分选成为关键技术之一。通过分选可以评估每块电池的状态,并将其分配到适合的应用场景中[^1]。 #### 分选的主要目标 退役电池分选的核心在于对其健康状态(SOH, State of Health)、剩余容量以及一致性进行精确评估。这有助于决定哪些电池能够继续用于低功率需求场合(如家庭储能),而哪些则需回收处理[^2]。 #### 实现方法概述 以下是几种常见的退役电池分选技术和方法: #### 数据采集与分析 数据驱动的方法依赖于传感器获取的信息来判断单体电芯性能参数。这些参数通常包括电压曲线、内阻变化率、充放电循环次数等特征量。机器学习算法被广泛应用于此类数据分析过程中,以提高预测精度[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 假设我们有如下数据集 X 和标签 y 表示不同电池特性及其分类结果 X = np.random.rand(100, 5) # 特征向量 (e.g., SOC, SOH...) y = np.random.randint(0, 3, size=100) # 类别编号 # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 使用随机森林模型进行训练 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 预测新样本所属类别 predictions = model.predict(X_test) print(predictions[:10]) ``` 上述代码片段展示了一个简单的基于随机森林的分类器构建过程,可用于区分不同类型或质量等级的退役锂电池[^4]。 #### 参数测量法 直接物理化学手段也是不可或缺的一部分,比如采用交流阻抗谱(EIS),直流内部电阻(DCR)等方式测定具体数值指标作为评判依据。这种方法虽然耗时较长但准确性较高,在实验室条件下尤为适用[^5]。 #### 自动化流水线设计 工业规模上的高效自动化解决方案往往结合机械手操作配合视觉识别系统完成初步筛选工作;随后再由专门设备执行更精细级别的检测环节直至最终打包入库等待后续处置安排为止整个流程都应尽可能做到无人值守全自动运行模式从而降低人工成本提升工作效率的同时也保证了一致性和可靠性标准得到满足[^6]。
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