6、Python 函数、搜索、作用域、递归及迭代相关知识详解

Python 函数、搜索、作用域、递归及迭代相关知识详解

1. Python 函数特性

1.1 参数优势

在 Python 里,定义函数时无需指定参数类型,这一特性使得同一函数能接受不同类型的参数。例如:

def sum1(num1, num2):
    return (num1+num2)

print(sum1(3,2))
print(sum1('hi', 'there'))

上述代码中, sum1 函数既可以对整数求和,也能对字符串进行拼接。

1.2 函数调用示例

以下是一个调用函数进行数值求和的示例:

def sum1(num1, num2):
    return (num1+num2)

print('Calling function with integer arguments\t: Result: '+str(sum1(2,3)))
print('Calling the function with string arguments\t: Result: '+sum1('this',' world'))

此代码展示了使用整数和字符串参数调用函数的不同结果。

2. 搜索算法

2.1 线性搜索

线性搜索会逐个遍历列表元素。若找到所需元素,则打印其位置;若未找到,则显示“Not Found”。以下是实现线性搜索

【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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