自学c语言第一天笔记

数据结构与算法

什么是算法

算法及其基本特征

算法是指对解决方案的准确而完整的描述。(解决问题的操作步骤)

基本特征:

(1). 可行性:步骤可以实现;执行结果达到预期目的。
(2). 确定性:步骤确定,不摸棱两可,不准有多义性。
(3). 有穷性:有限的时间完成。
(4). 拥有足够的情报:算法在拥有足够的输入信号和初级化信息时,才是有效的;当有提供的情报不够时,算法可能无效。

算法复杂度

衡量算法优劣,包括算法时间复杂度和空间复杂度。

  1. 算法时间复杂度

    执行算法时间所需要的工作量。

    用算法执行所执行的基本运算次数来度量的。(基本运算次数与问题规模有关)

  2. 算法空间复杂度

    执行算法所需要的内存空间。

    储存空间:

    (1). 输入数据所占储存空间;

    (2).程序本身所占存储空间;

    (3).算法执行过程所需要的额外空间。额外空间包括程序执行过程中的工作单元以及某种数据结构所需要的附加储存空间

    为降低算法空间复杂度主要减少(1)和(3),采用存储压缩技术。
    

数据结构的基本概念

什么是数据结构

相互有关联的数据元素集合 数据和结构

数据:需要处理的数据元素的集合,一般来说,这些数据元素具有某个共同特征。

结构:就是关系,是集合中各个数据元素之间存在的某种关系(或联系)。

前后件关系:直接前驱与直接后继

数据结构分为数据的逻辑结构和数据的储存结构。

数据的逻辑结构反映元素之间逻辑关系(前后件关系)的数据结构
数据的储存结构又称为数据的物理结构,是数据逻辑结构在计算机存储空间中的存放方式

数据结构的表示

数学形式定义——数据结构是一个二元组:

B=(D,R)

B表示数据结构,D表示数据元素的集合,R是D关系上的集合
R反映D中各数据元素之间的前后件关系
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 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、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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