第二章 开始旅行

先决条件

     我们需要了解MMS通信建模

    此外,如果使用IEC-61850,一些必要的知识仍然需要掌握。我们需要很熟悉下面规范:IEC-61850UCAv2.0

安装:

   在进行下面的安装步骤之前,你需要熟悉你的操作系统。

注意:当在windows下安装软件时,特定的版本信息,安装位置,主要和次要版本号都会被记录在windows注册表下。同时,一个文件名为mmsldefs.h会被放置在安装目录下面,其中记录了part number ,版本号,内编译信息。这些定义会被程序使用,详情请参考例子。下面两个位置可以能够确定MMS-EASE 精简版的版本号,请看HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\SISCO\MMS-EASE Lite\CurrentVersion查找版本号。

1. 该产品可安装在Windows NT/2000/XP。如果文件需要移动到另一台计算机,建议在安装后使用FTP传输文件

2. 将CD光盘插入到CD驱动器中。

【此部分为对应安装项,暂时条件无法满足,故不作翻译咨询】

文件目录:

\mmslite

MMS-EASE的根目录

\cmd

用于创建的二进制文件的命令文件

\gnu  

适合linuxQNXGNU 生成文件

\pharlap

Pharlap生成文件

\win32

Windows32位应用程序

\src

所有的.c文件

\inc

所有的头文件

\mmsop_en

默认 mmsop_en.h文件

\uca

堆栈文件根目录

\acse

Acse 源码

\sm_test

串行管理工具

\sm_targt

串行管理服务器

\sm_test

串行管理客户端

\goose

Goose 源码

\leant

TP4TP0CLNPES-IS,子网,UCA时间同步源

\sn_test

子网测试工具

\sn_targt  

子网服务器

\sn_test

子网客户端

\rs

精简的堆栈源码

\bin

实用程序可执行文件

\mvl

MMS Virtual Light

\src

MVL 源码

\acse 

MVL-ASCE 源码

\loop

回环到LLP文件

\usr

MVL 用户样例根目录

\client 

MVL 客户端样例

\server 

MVL 服务器端样例

\uca_srvr

UCA 服务器端样例

\iecgoose 

IEC GOOSE 框架样例

\scl-srvr

IEC_61850使用结构化控制语言

\util

MVL  公用根目录

\foundry

MVL工厂

\linux

Linux的对齐结构配置文件

\qnx

QNX的对齐结构配置文件

\win32

Win32的生成文件

\uca09

9GOMSFEUCA模式文件

\mbufcalc

MVL缓冲初始化支持

\mmslog

MMS 数据通信单元编/解码分析

\Gsemtest

全局信号测试代码

\obj

对象代码

\doc

Pdf文档

\lib

对象连接库

l 仅为了OSI 安装而存在(开放式系统互联)

\mmslite

根目录

\win32lib

Win32

\osillc

OSILLC驱动代码

\osillc95

Windows98代码文件

\osillccommon

OSILLC 通用文件

\osillcnt

WINDOWS NT/2000/XP 代码文件

### 贪心算法的相关练习题目 以下是基于《算法设计与分析》一书第二章关于贪心算法的内容整理的一些经典练习题和作业方向: #### 1. **活动选择问题** 给定一系列活动,每个活动都有开始时间和结束时间。目标是从这些活动中选出尽可能多的不重叠活动。此问题是典型的贪心算法应用案例之一[^1]。 ```python def activity_selection(activities): activities.sort(key=lambda x: x[1]) # 按照结束时间排序 selected_activities = [activities[0]] last_end_time = activities[0][1] for act in activities[1:]: if act[0] >= last_end_time: selected_activities.append(act) last_end_time = act[1] return selected_activities ``` --- #### 2. **最小硬币找零问题** 假设有一组面额不同的硬币,目标是以最少数量的硬币凑成指定金额。这是一个经典的贪心优化问题,在某些情况下可能无法得到最优解(取决于硬币面额的设计)。如果硬币面额满足特定条件,则可以使用贪心策略求解[^2]。 ```python def coin_change(coins, amount): coins.sort(reverse=True) # 按降序排列 count = 0 for coin in coins: while amount >= coin: amount -= coin count += 1 return count if amount == 0 else -1 ``` --- #### 3. **区间覆盖问题** 给定一组线段以及一条直线上的某个区间 `[a, b]`,目标是找到能够完全覆盖该区间的最少数目的线段集合。这个问题可以通过先按起点排序再逐步扩展的方式解决[^3]。 ```python def interval_cover(intervals, target_start, target_end): intervals.sort(key=lambda x: (x[0], x[1])) result = [] current_position = target_start i = 0 while current_position < target_end and i < len(intervals): best_interval = None max_reach = current_position while i < len(intervals) and intervals[i][0] <= current_position: if intervals[i][1] > max_reach: max_reach = intervals[i][1] best_interval = intervals[i] i += 1 if not best_interval: break result.append(best_interval) current_position = max_reach return result if current_position >= target_end else [] ``` --- #### 4. **霍夫曼编码问题** 霍夫曼编码是一种用于数据压缩的经典贪心算法。通过构建一棵带权路径长度最小的树来实现字符的最佳编码方式[^4]。 ```python import heapq class Node: def __init__(self, char=None, freq=0, left=None, right=None): self.char = char self.freq = freq self.left = left self.right = right def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def huffman_encoding(frequencies): heap = [] for char, freq in frequencies.items(): heapq.heappush(heap, Node(char, freq)) while len(heap) > 1: node1 = heapq.heappop(heap) node2 = heapq.heappop(heap) merged_node = Node(None, node1.freq + node2.freq, node1, node2) heapq.heappush(heap, merged_node) root = heap[0] codes = {} generate_codes(root, "", codes) return codes def generate_codes(node, code, codes): if node is None: return if node.char is not None: codes[node.char] = code generate_codes(node.left, code + "0", codes) generate_codes(node.right, code + "1", codes) ``` --- #### 5. **旅行商问题近似解** 虽然严格意义上的旅行商问题属于 NP 完全问题,但在一些特殊条件下(如三角形不等式成立),可以用贪心方法获得较好的近似解[^5]。 ```python from itertools import combinations def tsp_approximation(graph): n = len(graph) visited = set() path = [] total_cost = 0 start_vertex = 0 current_vertex = start_vertex while True: min_edge = float('inf') next_vertex = -1 for v in range(n): if v != current_vertex and graph[current_vertex][v] < min_edge and v not in visited: min_edge = graph[current_vertex][v] next_vertex = v if next_vertex == -1: break visited.add(next_vertex) path.append((current_vertex, next_vertex)) total_cost += min_edge current_vertex = next_vertex # 返回到起始节点 path.append((current_vertex, start_vertex)) total_cost += graph[current_vertex][start_vertex] return path, total_cost ``` ---
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