数据结构

博客介绍了数据结构和算法的基础概念。数据结构方面,阐述了数据、数据元素、数据项等基本术语,以及顺序和链式两种存储结构;算法方面,说明了算法是解决问题的指令有序序列,具有有穷性等特征,还介绍了衡量算法的时间和空间复杂度。

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数据结构基本概念和术语

数据: 对客观事物的符号表示

数据元素: 数据的基本单位

数据项: 数据的不可分割的最小单位

一个数据元素可由若干个数据项组成

数据对象: 性质相同的数据元素的集合

数据结构: 特定关系的数据元素的集合

结构(特定关系): 集合, 线性结构, 树形结构, 图状结构

数据结构定义:  Data Structure = (D, S)       D: 数据元素的有限集   S: D上关系的有限集

 

在计算机中,我们可以用一个由若干位组合起来形成的一个位串表示一个数据元素(如用一个字长的位串表示一个整数, 用8位二进制数表示一个字符等),通常称这个位串为元素或结点

 

两种存储结构: 顺序存储结构, 链式存储结构

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算法

算法: 解决问题的指令有序序列

算法特征: 有穷性, 确定性, 可行性, 输入, 输出

算法要求: 正确性, 可读性, 健壮性, 效率与低存储

衡量算法:

    时间复杂度:  T(n) = O( f(n) )

    空间复杂度:  S(n) = O( f(n) )

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基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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