叶公好龙

《Programming Ruby第二版》的销售页面上,看到这么一段愤慨的评论:

2007-1-29 10:58:31 读者 : 218.24.140.* - 直接出英文版的吧
如题:直接出英文版的吧‘这样不但快,而且能和世界同步。。。。,强烈的在鄙视下出版社,也不说明原因,真是遥遥无期啊。。。

在PragmaticProgrammer.com就可以 购买英文版电子书,价格不便宜,25美金,不过,既然这么热切的想要看,为什么还要浪费自己的时间继续等呢?

或者,如题?
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
### 成语接龙游戏的编程实现 成语接龙是一种经典的中文文字游戏,其规则是使用四字成语,以前一个成语的最后一个字作为下一个成语的首字,形成连续的链条。该游戏可以采用多种编程语言实现,以下将以 Python 为例进行说明。 #### 数据结构选择 为了高效地查找以某个字开头的成语,通常使用字典(如 Python 中的 `dict`)来组织数据。将成语按照首字分类存储,便于快速检索。例如: ```python { '一': ['一心一意', '一箭双雕', '一马当先'], '二': ['二话不说', '二人世界'], # ... } ``` #### 算法设计 该游戏的核心逻辑在于递归或回溯查找符合条件的成语,并确保每个成语只能使用一次。以下是基本步骤: 1. **输入初始成语**:用户输入第一个成语,程序验证其合法性。 2. **递归查找**:根据当前成语的尾字查找可用的成语列表,尝试每一个可能的选择。 3. **避免重复使用成语**:维护一个已使用的成语集合,防止重复。 4. **终止条件**:当没有可用成语时,结束当前路径的搜索。 #### 示例代码 以下是一个简单的实现示例: ```python def idiom_chain(current_idiom, used_idioms, idiom_dict, max_length): """ 递归实现成语接龙 :param current_idiom: 当前使用的成语 :param used_idioms: 已使用的成语集合 :param idiom_dict: 成语字典 {首字: [成语列表]} :param max_length: 记录最长路径 :return: 最长的成语链 """ if len(used_idioms) > max_length[0]: max_length[0] = len(used_idioms) max_length[1] = list(used_idioms) last_char = current_idiom[-1] next_idioms = idiom_dict.get(last_char, []) for next_idiom in next_idioms: if next_idiom not in used_idioms: used_idioms.add(next_idiom) idiom_chain(next_idiom, used_idioms, idiom_dict, max_length) used_idioms.remove(next_idiom) def start_game(idiom_list): from collections import defaultdict import random # 构建成语字典 idiom_dict = defaultdict(list) for idiom in idiom_list: first_char = idiom[0] idiom_dict[first_char].append(idiom) # 随机选择一个起始成语 start_idiom = random.choice(idiom_list) used_idioms = {start_idiom} max_length = [0, []] idiom_chain(start_idiom, used_idioms, idiom_dict, max_length) print("最长成语链:", ' -> '.join(max_length[1])) # 示例成语列表 idiom_list = [ "一心一意", "意气风发", "发扬光大", "大公无私", "私心杂念", "念念不忘", "忘乎所以", "以理服人", "人定胜天", "天马行空" ] start_game(idiom_list) ``` #### 性能优化 对于大规模成语库,可以考虑以下优化策略: - **剪枝策略**:在递归过程中,若当前路径长度小于已知最短路径,则提前终止。 - **记忆化搜索**:缓存中间结果,避免重复计算。 - **多线程处理**:并行处理不同起点的路径搜索[^1]。
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