栈的应用

#include <iostream>


using namespace std;

#define MaxSize 7
typedef char ElemType;
//定义栈
typedef struct
{
    ElemType data[MaxSize];
    int top;    //栈顶指针

}SqStack;
//初始化栈
void InitStacks(SqStack *&s)
{
    s=new SqStack();
    s->top=-1;
}
//返回栈的长度
int StackLength(SqStack *&s)
{
    return s->top;
}
//销毁栈
void DestroyStack(SqStack *&s)
{
    delete s;
    s=NULL;
}
//判断栈是否为空
bool StaticEmpty(SqStack *s)
{
    if(s->top==-1)
    {
        return true;
    }
    else
        return false;
}

//进栈
bool Push(SqStack *&s,ElemType e)
{
    //栈为满,上溢出
    if(s->top==MaxSize-1){
        cout<<"栈上溢出!"<<endl;
        return false;
    }

    //栈顶的元素加 1
    s->top++;
    //元素e放在栈顶处
    s->data[s->top]=e;
    return true;
}
//出栈
bool Pop(SqStack *&s,ElemType &e)
{
    //栈为空的情况下,即是栈的下溢出
    if(s->top==-1)
    {
        cout<<"栈下溢出!"<<endl;
        return false;
    }

    e=s->data[s->top];
    //栈内的元素要- -
    s->top--;
    return true;
}

//取栈顶元素
bool GetTop(SqStack *&s , ElemType &e)
{
    //栈为空的情况下,即是栈的下溢出
    if (s->top==-1){
        cout<<"栈下溢出!"<<endl;
        return false;
    }

    //取出元素
    e=s->data[s->top];
    return true;
}

int main()
{
    ElemType e;
    SqStack *s;
    cout<<"栈的基本操作为:"<<endl;

    InitStacks(s);
    cout<<"初始化栈成功!"<<endl;
    cout<<(StaticEmpty(s))?"空":"非空";
    cout<<"依次进栈元素为1,2,3,4,5,6,a,b:"<<endl;
    Push(s,'1');
    Push(s,'2');
    Push(s,'3');
    Push(s,'4');
    Push(s,'5');
    Push(s,'6');
    Push(s,'a');
    Push(s,'b');
    cout<<"栈的长度为:"<<StackLength(s)+1<<endl;
    cout<<"出栈元素: "<<endl;
    while (!StaticEmpty(s))
    {
        {
        Pop(s,e);
        cout<<e<<"  ";
        }
    }
    cout<<endl;

    GetTop(s,e);
    cout<<"栈顶的元素为:"<<e<<endl;
    cout<<"销毁栈:"<<endl;
     DestroyStack(s);
    cout<<"栈销毁成功!"<<endl;
    return 0;
}


出出结果:


心得体会:

栈的应用有许多的陷阱,刚开始的时候到处出错,慢慢的改正就有了成就感!

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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