关于IP比较得心得

博客介绍了IP字段比较的方法,通过给每节添加标志位“.”,用数组存放数字,按位比较大小。还提出将IP转换为32位二进制数或完整十进制数的优化思路,可降低时间和空间复杂度。

下午的那个问题我想了想,八度空间当时的提议给我很大的提示,还是向每一节的后面填充数字,不过不能象八度空间说的那样填写。
我的做法是在获取每一节的时候,认为的给每一节加上一个标志位,我使用的是“.”。当然你也可以在取每节的时候顺带取出后面的“.”

然后,我是用的数组才存放每一个数字,定义2个3位的数组logIP(2),blockIP(2)
把我们取出的两个要比较的字段分别填充到这2个数组里面,

如果字段是3个数字加一个“.”,那么我们数组里面将不会有这个点
如:"200."数组为{2,0,0}
如果字段是1个数字加一个".",那么数组读完两个字段之后就是零,(默认)
如:"2."数组为{2,.,null}

再来按位比较,第一位的2,和2是相等的,没得说,但是第二位得0则大于3(ASCII),这样比出了200应该排在上面,比较结束,推出循环。

这样做得好处在于处于比较得2个数组都是3位得,不需要老是取判断是否字段相等,当然也有效得避免得因为索引和维数得问题而出错

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如果说我们把 ip转换过来不用4节的二进制表示,把IP还原为32位的二进制数或者是修改成为一个完整的10进制数,这样就比较快了,不管是时间复杂度还是空间复杂度都要小得多。

真是郁闷,当时就只知道埋头写代码,根本就没有分析一下,当我发现时间开销太大已经晚了。

现在总算是有搞好了

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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