DFS/BFS 初印象

今天进行算法的学习,大一的学生没有对数据结构有一定的认识和了解,大二的七院和软件学院已经对数据结构有了解了,所以一些基础知识都懂了。开始今天的学习。

首先的是,大一大二同学都应该掌握的递归方法,这是一个很重要的东西,在一些重复的复杂的问题当中都会用到递归来简单的解决问题,下面开始递归的讲解: (很不错的讲解博客)

https://cuijiahua.com/blog/2018/01/alogrithm_10.html DFS/BFS 基础认识。

递归:

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_38052999/article/details/73303111  这篇博客写的很好,基本吧递归的应用点都写出来了,写的很好。

DFS:深度优先搜索算法

DFS 运用了递归的方法,达到独特的效果。  是一个 动态演示的基础博客。dfs是应用递归来实现的。

优点:

我们看到名字也是知道了,是一个深度优先搜索,可以说是不达目的不死心,一点一点去搜索,不丢下每一个角落。虽然dfs能达到将所有的情况都搜到的完美状态,

缺点:

但是我们也知道dfs递归的复杂度取决于数据量的大小,也就是递归的深度(程度),有的题目数据量很大,但是有的情况我们是不需要都考虑的,这样的话,我们直接跳过这部分的递归,直接开始下一步的递归解决问题。这就是 剪枝,将一些无用功减去。

BFS:广度优先搜索算法

与DFS不同的是,DFS采取的是 队列数据结构来实现算法的,所以说没有DFS递归那样难以理解,但是将BFS使用到彻底也是需要大量的练习的。

没有很大的复杂程度,只要是应用于单一的最短路径上面,实在一种层次上的算法,就好像上面动态图中的找方块一样,明显的与DFS区别。应用了队列数据结构。

BFS 常用于找单一的最短路线,它的特点是 "搜到就是最优解",而 DFS 用于找所有解的问题,它的空间效率高,而且找到的不一定是最优解,必须记录并完成整个搜索,故一般情况下,深搜需要非常高效的剪枝。

https://blog.youkuaiyun.com/u011437229/article/details/53188837  DFS/BFS 相关的模板。

 

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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