3、容器机制概述

容器机制概述

1. 容器的基本概念

容器是程序设计中用于存储和管理数据元素的重要工具。它们可以分为两大类:顺序容器和关联容器。顺序容器如数组、向量、双端队列和列表,主要用于存储和管理有序的数据元素。关联容器如集合、多重集合、映射和多重映射,则用于存储和管理键值对,支持高效的查找操作。

容器的作用不仅限于数据的存储,还包括数据的组织和管理。通过合理选择和使用容器,程序员可以简化代码编写,提高程序的可读性和维护性。容器的选择直接影响程序的性能,因此理解容器的工作原理和特性是非常重要的。

2. 容器的内部结构

容器的内部结构决定了其性能和适用场景。以链表为例,链表由多个节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的节点定义如下:

template<class T>
class Node {
private:
    T _value;
    Node<T>* _next;
public:
    Node(T val, Node<T>* next = nullptr) : _value(val), _next(next) {}
    // 其他必要的成员函数
};

链表的节点通过指针相互连接,形成一个线性结构。链表的优点是可以动态地增加或删除节点,而不需要移动其他节点,因此适合频繁插入和删除操作。缺点是访问节点的速度较慢,因为每次访问都需要从头开始遍历。

2.1 单向链接和双向链接

单向链接的节点只有一个指针,指向下一个节点。而双向链接的节点有两个指针,分别

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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