《趣题学算法》内容提要

本书涵盖10章,从算法概念到C++实现,讲解计数、查找、优化、图搜索和数论问题的解决策略,如渐增、分治、回溯、动态规划等。并提供92个趣味计算问题和完整C++代码,适合程序员、学生和程序设计竞赛爱好者参考使用。

本书共分10章。第0章讲解了算法的概念及体例说明。第1~7章分别就计数问题、信息查找问题、组合优化问题、图中搜索问题和数论问题展开,讨论了算法的构思和设计,详尽介绍了解决这些问题的渐增策略、分治策略、回溯策略、动态规划和贪婪策略、广度优先搜索策略、深度优先搜索策略等。第8章提供了10个让读者自解的计算问题,让读者有机会小试牛刀。第9章用书中给出的各问题的C++解决方案作为例子,讨论了C++语言的强大编程功能。书中一共收录了92个饶有兴趣的计算问题,每个问题(包括第8章留给读者自解的题目)都给出了完整的C++解决方案。

本书适于作为程序员的参考书,高校各专业学生学习“数据结构”“算法设计分析”“程序设计”等课程的扩展读物,也可以作为上述课程的实验或课程设计的材料,还可以作为准备参加国内或国际程序设计赛事的读者的赛前训练材料。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器习和深度习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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