字典

本文介绍了字典数据结构的基本概念及其实现原理,探讨了如何使用.NET Framework中的Dictionary类,并解释了键类型的GetHashCode()方法的重要性。
字典表示一种非常复杂的数据结构,这种数据结构允许按照某个键来访问元素。字典也称为映
射或散列表。字典的主要特性是能根据键快速查找值。也可以自由添加和删除元素,这有点像LisK》
类,但没有在内存中移动后续元素的性能开销。

图是字典的一个简化表示。其中employee_id<如B4711)是添加到字典中的键。键会转换为
一个散列。利用散列创建一个数字,它将索引和值关联起来。然后索引包含一个到值的链接。该图
做了简化处理,因为一个索引项可以关联多个值,索引可以存储为一个树形结构。

.NETFramework提供了几个字典类。可以使用的最主要的类是Dictionary<TKey,TValue>。

键的类型

用作字典中键的类型必须重写Object 类的GetHashcode()方法。只要字典类需要确定元素的位
置,它就要调用GetHashcode()方法。GetHashcode()方法返回的int由字典用于计算在对应位置放置元素的索引。这里不介绍这个算法。我们只需知道,它涉及素数,所以字典的容量是一个素数。

 

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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