[Random Coding] Tree Iterator

本文介绍了一个简单的二叉树迭代器实现方法,通过该迭代器可以按顺序遍历二叉树的所有节点。文章详细解释了如何使用左子树进行初始化,并在每次调用next()方法时找到下一个节点。
package RandomPractice;

import java.util.NoSuchElementException;
import util.*;

public class TreeIterator {
	private BTNode next;
	public TreeIterator(BTNode root){
		next = root;
		if(next == null)
			return;
		while(next.left != null)
			next = next.left;
	}
	public boolean hasNext(){
		return next != null;
	}
	public BTNode next(){
		if(!hasNext())
			throw new NoSuchElementException();
		BTNode result = next;
		if(next.right != null){
			next = next.right;
			while(next.left != null)
				next = next.left;
		} else{
			while(true){
				if(next.parent == null){
					next = null;
					break;
				} 
				if(next.parent.left == next){
					next = next.parent;
					break;
				}
				next = next.parent;
			}
		}
		return result;
	}
	public static void main(String[] args){
		BTNode root = new BTNode(4);
		root.left = new BTNode(2);
		root.right = new BTNode(5);
		root.left.parent = root;
		root.right.parent = root;
		root.left.left = new BTNode(1);
		root.left.right = new BTNode(3);
		root.left.left.parent = root.left;
		root.left.right.parent = root.left;
		TreeIterator it = new TreeIterator(root);
		while(it.hasNext())
			System.out.println(it.next().value);
	}
}

// 包含所需的标准库头文件 #include <iostream> // 用于输入输出 #include <queue> // 用于优先队列 #include <unordered_map>// 用于哈希映射 #include <vector> // 用于动态数组 #include <string> // 用于字符串处理 #include <fstream> // 用于文件操作 #include <sstream> // 用于字符串流处理 #include <direct.h> // 用于目录操作 #include <random> // 用于随机数生成 using namespace std; // RSA加密算法的类定义 class RSA { private: // 声明私有成员变量 long long p, q; // p和q是两个大素数 long long n; // n是p和q的乘积 long long e; // e是公钥指数 long long d; // d是私钥指数 // 判断一个数是否为素数的方法 bool isPrime(long long num) { // 如果数小于等于1,不是素数 if (num <= 1) return false; // 检查从2到num的平方根的所有数 for (long long i = 2; i <= sqrt(num); i++) { // 如果num能被i整除,不是素数 if (num % i == 0) return false; } // 通过所有检查,是素数 return true; } // 生成随机素数的方法,需包含random头文件 long long generatePrime() { // 创建随机数生成器 // 用于获取一个硬件随机数种子,提供高质量随机性。 random_device rd; // 使用Mersenne Twister算法, mt19937 gen(rd()); // 定义随机数范围(100到1000) // 构造函数uniform_int_distribution<T> dis(a, b); // T:指生成的随机数的类型,a 和 b:随机数的范围 uniform_int_distribution<long long> dis(100, 1000); // 生成随机数直到找到一个素数 long long num = dis(gen); while (!isPrime(num)) { num = dis(gen); } return num; } // 计算最大公约数的方法(欧几里德算法) // 时间复杂度O(log(min(a,b))) // 空间复杂度O(log(min(a,b)))(递归栈深度) long long gcd(long long a, long long b) { if (b == 0) return a; return gcd(b, a % b); } // 计算模反元素的方法(扩展欧几里德算法),此算法用来计算私钥 // 在数论中,模逆元是指对于给定的整数 a 和模数 m,找到一个整数 x,使得:(a*x)mod m = 1 // 时间复杂度O(log(min(a,m))),空间复杂度O(1) long long modInverse(long long a, long long m) { // 保存模数 m 的初始值,之后在计算过程中可能会对 m 进行修改,但最终的结果需要使用原始的 m 来确保最终结果为正数。 long long m0 = m; // 初始化两个变量 x 和 y。 // x 是我们最终要求的模逆元(即 a 的模逆元),初始化为 1。 // y 是用于扩展欧几里得算法的辅助变量,初始化为 0。 long long y = 0, x = 1; // 如果模数 m 为 1,那么模逆元是无定义的,直接返回 0。 // 因为对于任何数 a,当 m = 1 时, (a * x) % 1 总是 0,而不是 1。 if (m == 1) return 0; // 扩展欧几里德算法的核心部分 // 循环在 a > 1 时继续进行,目的是不断地将 a 和 m 替换成它们的余数,直到找到一个能够使 a = 1 的情况 // 在这个特定问题中,我们关心的是 a * x ≡ 1 (mod m),即 a * x + m * y = 1 while (a > 1) { long long q = a / m; long long t = m; m = a % m; a = t; t = y; y = x - q * y; x = t; } // 确保结果为正数 if (x < 0) x += m0; return x; } public: // 构造函数,创建RSA对象时自动生成密钥对 RSA() { generateKeys(); } // 生成RSA密钥对的方法 void generateKeys() { // 生成两个不同的素数p和q p = generatePrime(); do { q = generatePrime(); } while (p == q);//确保p!=q // 计算n和欧拉函数T n = p * q; long long T = (p - 1) * (q - 1); // 选择公钥指数e e = 65537; // 使用常用的公钥指数 //e应该满足: 1 < e < T,且 e 不是 T 的因子 while (gcd(e, T) != 1 && e>=T) { e--; } // 计算私钥指数d d = modInverse(e, T); } // 加密函数,将消息转换为密文 // 使用 const 修饰函数参数时,表示传入的参数在函数体内不会被修改。 // 这种用法非常常见,特别是在处理大型对象时,能够避免不必要的拷贝并保护数据不被修改。 // & 表示 message 是一个引用。引用是对原对象的别名 // 函数中对 message 的任何操作都直接作用于传入的原始对象,而不是该对象的副本。 // 如果没有使用引用传递,而是按值传递(string message),那么函数会创建 message 的副本 // 这对于大型数据(例如 string 或 vector)来说,可能会消耗不必要的内存和时间。 vector<long long> encrypt(const string& message) { // 初始化一个量 encrypted,用于存储加密后的每个字符 vector<long long> encrypted; // 遍历消息中的每个字符,逐个加密。 for (char c : message) { // 将字符转换为数字 long long m = static_cast<long long>(c); // result:初始化为 1,用于存储最终的加密值。 long long result = 1; // base:计算当前字符模n的结果,用于加密计算。 long long base = m % n; // exp:指数e,即公钥的一部分。 long long exp = e; // 使用快速幂算法计算加密结果 // 当 exp 为 0 时,循环终止 while (exp > 0) { if (exp & 1) { result = (result * base) % n; } // 将 base 平方,并取模n。 base = (base * base) % n; // 指数右移一位,准备处理下一位 exp >>= 1; } // 将当前字符的加密值 result 添加到 encrypted 中 encrypted.push_back(result); } return encrypted; } // 快速幂的核心是通过逐次平方和模运算减少计算量,复杂度为 O(log⁡(e)),详细分析如下: // 每次迭代: // 如果 e 的当前位为 1,则 result = (result*base) % n,这是一个常数时间操作 O(1)。 // base = (base*base) % n,也是常数时间操作 O(1)。 // e 右移一位,减少问题规模一半。 // 总迭代次数:二进制表示中 e 的位数是 O(log⁡(e)) // 因此,每次字符加密的时间复杂度是 O(log⁡(e)) // 假设字符串的长度为 𝐿 则算法需要对每个字符执行快速幂计算。对于整个字符串,加密的总复杂度为:O(Llog⁡(e)) // 1. 空间开销 // 临时变量:每次字符加密中,使用了一些局部变量(如 m, result, base, exp),这些变量占用 O(1) 空间。 // 加密结果存储 : 存储加密后的结果需要 O(L) 空间。 // 2. 总空间复杂度 // 总空间复杂度为 O(L),用于存储加密结果。 // 解密函数,将密文转换回原文 string decrypt(const vector<long long>& encrypted) { string decrypted; // 对每个加密数字进行解密 for (long long c : encrypted) { long long result = 1; long long base = c % n; long long exp = d; // 使用快速幂算法计算解密结果 while (exp > 0) { if (exp & 1) { result = (result * base) % n; } base = (base * base) % n; exp >>= 1; } // 将解密后的数字转换回字符 decrypted += static_cast<char>(result); } return decrypted; } // 将公钥和私钥保存到文件 void saveKeys(const string& filename) { // 创建并打开一个输出文件流(ofstream),文件名由参数 filename 提供 ofstream keyFile(filename); // 写入公钥的 e 和 n keyFile << "Public Key (e,n): " << e << "," << n << "\n"; // 写入私钥的 d 和 n keyFile << "Private Key (d,n): " << d << "," << n << "\n"; // 关闭文件流 keyFile.close(); } }; // 哈夫曼树的节点类定义 class HuffmanNode { public: char ch; // 存储字符 int freq; // 存储频率 HuffmanNode* left; // 左孩子指针 HuffmanNode* right; // 右孩子指针 // 构造函数,初始化节点 // char c: 初始化字符。 // int f : 初始化频率。 // ch 被初始化为 c。 // freq 被初始化为 f。 // left 和 right 被初始化为 nullptr,因为新节点默认没有子节点。 HuffmanNode(char c, int f) : ch(c), freq(f), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 用于优先队列的比较结构体 // 该代码是一个仿函数(functor),用于在优先队列或其他排序容器中自定义排序规则。 struct CompareNode { // 重载操作符,用于比较两个节点的频率 bool operator()(HuffmanNode* l, HuffmanNode* r) { // 通过访问 l 和 r 节点的 freq 成员( freq 存储了节点的频率),判断 l 的频率是否大于 r 的频率。 return l->freq > r->freq; // 频率小的优先级高 } // 如果 l 的频率大于 r 的频率,返回 true,即 r 的优先级更高,r 会排在 l 前面 }; // 哈夫曼编码类定义 class HuffmanCoding { private: // 用于存储构建好的哈夫曼树的根节点。通过根节点可以访问整棵树。 HuffmanNode* root; // 存储字符到编码的映射, // 例如 {'a': "110", 'b': "10"},用于将原始文本编码为哈夫曼编码形式。 unordered_map<char, string> huffmanCodes; // 存储编码到字符的映射 // 例如 { "110": 'a', "10": 'b' },用于将哈夫曼编码解码回原始文本。 unordered_map<string, char> reverseCodes; // RSA加密对象 RSA rsa; // 构建哈夫曼树的方法 // 该方法接收一个字符频率映射表,使用哈夫曼编码算法构建一棵哈夫曼树。 // freqMap:一个 unordered_map,存储每个字符及其出现频率,例如{ 'a': 5, 'b' : 9, 'c' : 12, 'd' : 13 }。 // 时间复杂度分析: // 1. 初始化优先队列 // 堆是完全二叉树,其高度为 h: // h = ⌊log2(N)⌋ + 1其中 N 是堆中元素的数量。 // 在最坏情况下,新插入的元素需要从底部移动到堆的根节点。 // 需要执行 h 次比较和交换操作。 // 每层操作的时间是 O(1),总调整时间为 O(h)。 // 因此,插入一个元素的时间复杂度为:O(logN) // 插入优先队列需要维护堆的结构,插入一个元素的时间复杂度为:O(logN),其中 N 是优先队列中当前的元素个数。 // 假设 freqMap 的大小为 C(字符种类数),总共有 C 次插入操作:O(C⋅logC) // 2. 构建哈夫曼树 // 每次循环,从优先队列中取出两个最小频率的节点,创建一个新节点并插入优先队列。 // 删除两个节点 : 每次删除操作的时间复杂度是 O(logN)。 // 插入一个节点 : 插入操作的时间复杂度是 O(logN)。 // 总共需要 O(logN) + O(logN) = O(logN) 时间。 // 总循环次数: // 构建哈夫曼树需要从 C 个初始节点逐步合并为 1 个节点,因此循环次数为 C−1。 // 3. 构建过程的总复杂度: // O((C−1)⋅logC)≈O(C⋅logC) // 空间复杂度分析 // 优先队列最多包含 C 个节点,同时合并过程中最多 C−1 个父节点,最终优先队列中只剩一个节点。 // 因此,优先队列的空间复杂度为 O(C)。 // 哈夫曼树节点的总数为 2C−1,空间复杂度为 O(C)。 void buildHuffmanTree(const unordered_map<char, int>& freqMap) { // 创建一个优先队列 pq,存储哈夫曼节点(HuffmanNode*) // 优先队列(Priority Queue) 是一种特殊的队列数据结构 // 它与普通队列的主要区别在于元素的出队顺序:优先队列中的元素不是按照插入顺序出队,而是按照优先级出队。 // 使用 CompareNode 自定义比较器,使得频率较小的节点具有更高的优先级。 priority_queue<HuffmanNode*, vector<HuffmanNode*>, CompareNode> pq; // 将所有字符和频率添加到优先队列 // 遍历 freqMap 中的每个字符及其频率,将它们转换为 HuffmanNode 对象,并加入优先队列。 // 每个 HuffmanNode 包含字符(char)和频率(int) for (const auto& pair : freqMap) { pq.push(new HuffmanNode(pair.first, pair.second)); } // 构建哈夫曼树 // 当优先队列中剩余的节点数大于 1 时,继续构建树。 while (pq.size() > 1) { // 从优先队列中取出两个频率最小的节点(left 和 right) HuffmanNode* left = pq.top(); pq.pop(); HuffmanNode* right = pq.top(); pq.pop(); // 创建一个新的父节点: // 字符: 用特殊字符 '$' 表示(无实际意义,只是占位符)。 // 频率: 是两个子节点频率的和。 HuffmanNode* parent = new HuffmanNode('$', left->freq + right->freq); //将 left 和 right 分别设置为父节点的左子节点和右子节点 parent->left = left; parent->right = right; // 将新创建的父节点加入优先队列。 pq.push(parent); } // 循环结束后,优先队列中只剩一个节点,这就是整棵哈夫曼树的根节点。 // 将 root 指针指向这个节点,完成哈夫曼树的构建。 root = pq.top(); } // 生成哈夫曼编码的方法 // node: 当前递归访问的节点(HuffmanNode 类型)。它可以是根节点或子节点。 // code: 当前路径对应的编码字符串。随着递归的进行,code 会不断累加 0 或 1。 // 时间复杂度分析: // 该函数使用递归遍历哈夫曼树中的所有节点,每个节点只会被访问一次。 // 因此,遍历所有节点的时间复杂度为 O(2C−1),即 O(C)。 // 对于路径字符串 code 的操作(如 code + "0" 和 code + "1"),涉及字符串的复制。 // 对于一棵高度为 H 的哈夫曼树,从根节点到叶子节点的路径长度为 H。 // 哈夫曼树是一棵最优二叉树,其高度 H 近似为log2​(C) // 因此,每次字符串操作的开销近似为 O(H) = O(logC)。 // 每个叶子节点都会存储一个编码字符串,操作涉及 O(C) 次。 // 因此总开销为:O(C) + O(C⋅logC) = O(ClogC) // 空间复杂度 //1. 哈夫曼树的存储 // 整棵树的空间占用约为 (2C−1),近似为 O(C) //2. 哈夫曼编码表的存储 // 编码表 huffmanCodes 是一个哈希表,存储 C 个字符到编码的映射: // 每个键(字符):占用 1 字节。 // 每个值(编码字符串):长度为 H(路径长度),近似为 O(logC)。 // 总空间需求为 C×O(logC)。 // 空间复杂度的主要部分是哈夫曼编码表 void generateCodes(HuffmanNode* node, const string& code) { // 如果当前节点为空(nullptr),直接返回。 if (!node) return; // 如果当前节点没有左孩子和右孩子,那么它是一个叶子节点 if (!node->left && !node->right) { // 将当前路径(code)作为哈夫曼编码,保存到 huffmanCodes 中,建立字符到编码的映射。 huffmanCodes[node->ch] = code; // 将编码和字符反向存储到 reverseCodes 中,便于解码时使用。 reverseCodes[code] = node->ch; return; } // 递归处理左右子树 // 如果当前节点有左子节点,则递归调用 generateCodes,将路径加上 "0"。 generateCodes(node->left, code + "0"); // 如果当前节点有右子节点,则递归调用 generateCodes,将路径加上 "1"。 generateCodes(node->right, code + "1"); } // 保存文件的方法 // content:文件的内容,即需要写入文件的数据。 // filename:文件的名称,例如 "output.txt"。 // directory:文件所在的目录,例如 "C:\\mydir"。 void saveFile(const string& content, const string& filename,const string& directory) { // _mkdir:是一个 C 标准库函数,用于创建目录。 // 参数是一个 C 风格字符串,因此需要将 directory 从 string 转换为 C 风格字符串(使用.c_str())。 // 如果目录创建成功,_mkdir 返回 0。 // 如果目录已经存在,errno 会被设置为 EEXIST。 if (_mkdir(directory.c_str()) == 0 || errno == EEXIST) { // 如果目录成功创建,或者目录已存在,则继续写入文件。 // ofstream:用于创建并打开文件流。如果文件不存在,它会自动创建。如果文件已经存在,它会覆盖文件内容。 // 使用 directory + "\\" + filename 拼接目录和文件名,形成完整的文件路径。 // 例如,如果 directory 是 "C:\\mydir",filename 是 "output.txt",那么最终路径为 "C:\\mydir\\output.txt"。 ofstream outFile(directory + "\\" + filename); // outFile << content; 将 content 写入文件。 outFile << content; //outFile.close(); 关闭文件流,确保数据被正确保存。 outFile.close(); } // 如果目录创建失败且不存在,则进入 else 部分。 else { // 如果目录创建失败(并且不存在),输出错误信息到标准错误流(std::cerr),提示用户无法创建目录。 cerr << "无法创建目录: " << directory << endl; } } // 删除哈夫曼树的方法 // 时间复杂度:O(N),每个节点访问一次。 void deleteTree(HuffmanNode* node) { if (!node) return; deleteTree(node->left); // 递归删除左子树 deleteTree(node->right); // 递归删除右子树 delete node; // 删除当前节点 } public: // 构造函数,将哈夫曼树的根节点指针 root 初始化为 nullptr,表示当前还没有构建哈夫曼树。 HuffmanCoding() : root(nullptr) {} // 统计字符频率的公共方法 // 接收一个字符串 input,统计字符串中每个字符出现的次数,并返回一个 unordered_map(无序映射)。 unordered_map<char, int> countFrequency(const string& input) { //声明一个无序映射 freqMap,用于存储字符及其出现的频率。 unordered_map<char, int> freqMap; // 遍历输入字符串,统计每个字符出现的次数 for (char c : input) { // 如果字符 c 已存在于映射中,将其对应的值加 1。 // 如果字符 c 不存在,则会自动插入键 c,并将其值初始化为 0,再加 1。 freqMap[c]++; } return freqMap; } // 从文件编码的公共方法 // filename: 输入文件的路径,包含需要编码和加密的文本。 // outputDir: 输出文件的目录路径,用于保存生成的文件。 void encodeFromFile(const string& filename, const string& outputDir) { // 打开输入文件 ifstream inFile(filename); if (!inFile) { cerr << "无法打开文件: " << filename << endl; return; } // 读取文件内容 // 使用输入流迭代器读取文件内容,将其存储为一个字符串 input。 string input((istreambuf_iterator<char>(inFile)),istreambuf_iterator<char>()); inFile.close(); // 清空之前可能存在的哈夫曼编码和反向映射,以确保生成新编码。 huffmanCodes.clear(); reverseCodes.clear(); // 构建哈夫曼树并生成编码 // 统计频率: 调用 countFrequency 方法,生成字符频率表 freqMap。 // 构建哈夫曼树: 调用 buildHuffmanTree,根据频率表构建哈夫曼树。 // 生成编码 : 调用 generateCodes 方法,生成哈夫曼编码表并存储在 huffmanCodes 和 reverseCodes 中。 auto freqMap = countFrequency(input); buildHuffmanTree(freqMap); generateCodes(root, ""); // 保存原始文档 saveFile(input, "document.txt", outputDir); // 使用哈夫曼编码对文本进行编码 string encodedStr; for (char c : input) { encodedStr += huffmanCodes[c]; } //保存未加密的数据 saveFile(encodedStr, "code.dat", outputDir); // 使用RSA加密编码后的数据 vector<long long> encrypted = rsa.encrypt(encodedStr); // 保存加密后的数据 ofstream outFile(outputDir + "\\encryptedcode.dat", ios::binary); for (const auto& num : encrypted) { outFile << num << " "; } outFile.close(); // 保存哈夫曼编码表 ostringstream huffmanTable; for (const auto& pair : huffmanCodes) { huffmanTable << pair.first << ": " << pair.second << "\n"; } saveFile(huffmanTable.str(), "HFM.txt", outputDir); // 保存RSA密钥 rsa.saveKeys(outputDir + "\\key.txt"); cout << "编码和加密完成,结果保存至 " << outputDir << " 文件夹中。" << endl; } // 从文件解码的公共方法 void decodeFromFile(const string& outputDir) { // 打开加密的数据文件 ifstream codeFile(outputDir + "\\encryptedcode.dat"); if (!codeFile) { cerr << "无法打开文件: encryptedcode.dat" << endl; return; } // 读取加密的数据 vector<long long> encrypted; long long num; while (codeFile >> num) { encrypted.push_back(num); } codeFile.close(); // 使用RSA解密数据 string encodedStr = rsa.decrypt(encrypted); // 使用哈夫曼编码表解码数据 string decodedStr; string currentCode; for (char bit : encodedStr) { currentCode += bit; if (reverseCodes.count(currentCode)) { decodedStr += reverseCodes[currentCode]; currentCode.clear(); } } // 保存解码后的文本 saveFile(decodedStr, "decode.txt", outputDir); cout << "解密和解码完成,结果保存至 " << outputDir << "\\decode.txt 文件。" << endl; } // 显示处理结果的公共方法 void displayResults(const string& outputDir) { // 打开所有相关文件 ifstream docFile(outputDir + "\\document.txt"); // 原始文档 ifstream codeFile(outputDir + "\\code.dat"); // 初始数据 ifstream encryptedcodeFile(outputDir + "\\encryptedcode.dat"); // 加密后的数据 ifstream treeFile(outputDir + "\\HFM.txt"); // 哈夫曼编码表 ifstream decodeFile(outputDir + "\\decode.txt"); // 解码后的文本 ifstream keyFile(outputDir + "\\key.txt"); // RSA密钥文件 // 显示原始文本内容 cout << "\n原文内容:\n"; if (docFile) { cout << string((istreambuf_iterator<char>(docFile)), istreambuf_iterator<char>()) << "\n"; } // 显示哈夫曼编码表 cout << "\n哈夫曼编码 (码本):\n"; if (treeFile) { cout << string((istreambuf_iterator<char>(treeFile)), istreambuf_iterator<char>()) << "\n"; } // 显示RSA密钥信息 cout << "\nRSA密钥信息:\n"; if (keyFile) { cout << string((istreambuf_iterator<char>(keyFile)), istreambuf_iterator<char>()) << "\n"; } //显示初始数据内容 cout << "\n初始数据内容:\n"; if (codeFile) { cout << string((istreambuf_iterator<char>(codeFile)), istreambuf_iterator<char>()) << "\n"; } // 显示加密后的内容 cout << "\n加密后的内容:\n"; if (encryptedcodeFile) { cout << string((istreambuf_iterator<char>(encryptedcodeFile)), istreambuf_iterator<char>()) << "\n"; } // 显示解码后的文本 cout << "\n解码后的文本:\n"; if (decodeFile) { cout << string((istreambuf_iterator<char>(decodeFile)), istreambuf_iterator<char>()) << "\n"; } } // 析构函数,清理内存 ~HuffmanCoding() { deleteTree(root); // 删除哈夫曼树 } }; // 主函数 int main() { // 创建哈夫曼编码对象 HuffmanCoding huffman; int choice; // 主程序循环 while (true) { // 显示菜单选项 cout << "\n哈夫曼编码程序\n"; cout << "1. 从文件编码\n"; cout << "2. 解码\n"; cout << "3. 显示结果\n"; cout << "4. 退出\n"; cout << "请选择操作: "; // 获取用户输入 cin >> choice; // 清除输入缓冲区,防止输入错误 cin.ignore(numeric_limits<streamsize>::max(), '\n'); // 根据用户选择执行相应操作 switch (choice) { case 1: { // 从文件编码的选项 string filename, outputDir; cout << "请输入要编码的文件名: "; getline(cin, filename); cout << "请输入输出目录: "; getline(cin, outputDir); // 执行编码操作 huffman.encodeFromFile(filename, outputDir); break; } case 2: { // 解码的选项 string outputDir; cout << "请输入存储解码文件的目录: "; getline(cin, outputDir); // 执行解码操作 huffman.decodeFromFile(outputDir); break; } case 3: { // 显示结果的选项 string outputDir; cout << "请输入结果文件所在目录: "; getline(cin, outputDir); // 显示处理结果 huffman.displayResults(outputDir); break; } case 4: // 退出程序 return 0; default: // 处理无效输入 cout << "无效选择,请重新输入。\n"; } } return 0; }能在这顿代码的基础上改为HASH吗?
12-02
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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