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)



(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
### 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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