读《大话数据结构》一、二章总结笔记

本文深入讲解了数据的基本概念,如数据、数据元素、数据项、数据对象和数据结构的定义,探讨了数据类型的分类,以及算法的特性与度量方法。同时,详细介绍了算法设计的要求,为读者提供了全面的数据与算法知识框架。

**数据:**是描述客观事物的符号,是计算机中可以操作的对象,是能被计算机识别,并输人给计算机处理的符号集合。
必须具备两个前提:

  1. 可以输入到计算机中。
  2. 能被计算机程序处理。

**数据元素:**是组成数据的、有一定意义的基本单位,在计算机中通常作为整体处理。也被称为记录。

**数据项:**一个数据元素可以由若干个数据项组成 数据项是数据不可分割的最小单位。
**数据对象:**是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集

**数据结构:**是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元的集合。

数据结构分为逻辑结构和物理结构
**逻辑结构:**是指数据对象中数据元素之间的相互关系。
1、 集合结构
2、 线性结构
3、 树形结构
4、 图形结构

**物理结构:**是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。
1、 顺序存储结构
2、 链式存储结构

**数据类型:**是指一组性质相同的值的集合及定义在此集合上的一些操作的总称。
在C语言中,按照取值的不同,数据类型可以分为两类:
·原子类型:是不可以再分解的基本类型,包括整型、实型、字符型等。
·结构类型:由若干个类型组合而成,是可以再分解的。例如,整型数组是由若干整型数据组成的。

算法是解决特定向题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列·并且每条指令示一个或多个操作。

算法的特性
1、 输入
2、 输出
3、 确定性
4、 有穷性
5、 可行性

**算法的度量方法:**事后统计方法(不科学、不准确)、事前分析估算方法。

算法设计的要求
1、 健壮性
2、 正确性
3、 可读性
4、 时间效率高
5、 存储量低
算法时间复杂度
在这里插入图片描述

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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