B-树

B-树、B+树和红黑树

B-树

B-树是一种平衡的多路查找树,它在文件系统中很有用。
一颗m阶的B-树可以为空树,否则必须满足下列条件:

  • 是一个m叉树,每个节点最多有m颗子树;
  • 如果根节点不是叶子节点,则至少有两颗子树;
  • 除根节点之外的所有非终端节点至少有⌈m/2⌉ 颗子树;
  • 所有非终端节点中包含下列信息数据(n, A0, K1,A1, K1, A2, …,Kn, An)其中Ki(i = 1, …, n)是关键字,且 Ki < Ki+1(i = 1, … , n-1);Ai(i = 0, … , n)为指向子树根节点的指针,且指针Ai-1所指子树中所有节点的关键字均小于Ki(i = 1, … ,n),An所指子树中所有结点的关键字均大于Kn,n (⌈m/2⌉ - 1 ≤ n ≤ m - 1)为关键字的个数(或 n+1 为子树个数)。
  • 所有的叶子节点都出现在同一层次上,并且不带信息(可以看做是外部节点或查找失败的节点,实际上这些节点不存在,指向这些节点的指针为空)。

查找方式类似于二叉树

B+

B+是应文件系统所需而出的一种B-树的变型树。一颗m阶的B+树和m阶的B-树差异在于:

  • 有n颗子树的节点中含有n个关键字
  • 所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针,且叶子节点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
  • 所有的非终端结点可以看成是索引部分,节点中仅含有其子树(根结点)中的最大(或最小)关键字。

红黑树

https://blog.youkuaiyun.com/Sun_TTTT/article/details/65445754

注:来源于 数据结构(清华大学出版社)

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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