《趣题学算法》Chapter 3 现实模拟

3.1 简单模拟

3.2 栈及其应用

3.3 队列及其应用

3.4 基于二叉堆的优先队列及其应用

3.5 二叉树及其应用

有些计算问题反映的是现实世界中某事物的发展过程。很多情况下,模拟事物发展过程,跟踪反映事物属性的数据变化规律,往往可以得到问题的解。

如果事物的发展是有节律地重复某些步骤,在重复过程中遵循一定的规律发展,我们往往可以通过循环、条件分支等模拟出事物的发展过程。我们在第1~2章已经看到过多个这样的事物例子。作为简单模拟方法的运用,这里我们再来看两个这样的问题。

图片 19

问题描述

你供职于由一群丑星作为台柱的信天翁马戏团。你刚完成了一个程序编写,它按明星们姓名字符串的长度非降序(即当前姓名的长度至少与前一个姓名长度一样)顺序输出他们的名单。然而,你的老板不喜欢这种输出格式,提议输出的首、尾名字长度较短,而中间部分长度稍长,显得有对称性。老板说的具体办法是对已按长度排好序的名单逐对处理,将前者放于当前序列的首部,后者放在尾部。如输入样例中的第一个案例,Bo和Pat是首对名字,Jean和Kev

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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