12、内存珍贵:空间效率探索

内存珍贵:空间效率探索

在软件开发中,内存的高效利用一直是一个重要的议题。本文将深入探讨几种不同的内存使用方案,分析它们的空间和时间复杂度,以及在不同场景下的应用。

1. Memory3 实现分析

Memory3 基于两个普通数组实现,数组大小分别与容器数量和组数量相等。以下是其在不同场景下的内存需求:
| 场景 | 大小(计算) | 大小(字节) | 参考占比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1000 个孤立容器 | 4 + 16 + 1000 * 4 + 4 + 16 + 1000 * 4 | 8040 | 7% |
| 100 组,每组 10 个容器 | 4 + 16 + 1000 * 4 + 4 + 16 + 100 * 4 | 4440 | 7% |

移除容器对象能大幅节省内存,且在渐近复杂度方面不会损失性能。但在实际应用中, connect addWater 方法需要遍历所有容器,而之前的实现只需遍历正在处理的组。此外, newContainer 方法由于调用 Arrays.copyOf ,需要线性时间,而之前版本的构造函数是常数时间。

2. Memory4 实现分析

Memory4 是本章的最终实现,每个额外容器仅使用 4 字节,但时间复杂度较高。它使用一个静态数组,每个容器对应一个单元格,具有双重用途:对于某些索引,数组存储同一组中下一个容器的索引;对于没有下一个容器的情况,数组存储该容器(以及同一组中每个容器)的水量。 <

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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