第十四周项目1 验证分块查找算法

本文详细介绍了分块查找算法的实现原理及应用案例。通过具体的C语言代码示例,展示了如何构建索引表并利用二分查找和顺序查找相结合的方式高效地定位目标元素。

问题:

/*       
* Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院       
* All rights reserved.       
* 文件名称:项目1.cpp       
* 作    者:王晓慧      
* 完成日期:2016年12月2日       
* 版 本 号:v1.0        
*问题描述:认真阅读并验证分块查找算法。 
*输入描述:无       
*程序输出:测试数据       
*/      

#include <stdio.h>  
#define MAXL 100    //数据表的最大长度  
#define MAXI 20     //索引表的最大长度  
typedef int KeyType;  
typedef char InfoType[10];  
typedef struct  
{  
    KeyType key;                //KeyType为关键字的数据类型  
    InfoType data;              //其他数据  
} NodeType;  
typedef NodeType SeqList[MAXL]; //顺序表类型  
  
typedef struct  
{  
    KeyType key;            //KeyType为关键字的类型  
    int link;               //指向对应块的起始下标  
} IdxType;  
typedef IdxType IDX[MAXI];  //索引表类型  
  
int IdxSearch(IDX I,int m,SeqList R,int n,KeyType k)  
{  
    int low=0,high=m-1,mid,i;  
    int b=n/m;              //b为每块的记录个数  
    while (low<=high)       //在索引表中进行二分查找,找到的位置存放在low中  
    {  
        mid=(low+high)/2;  
        if (I[mid].key>=k)  
            high=mid-1;  
        else  
            low=mid+1;  
    }  
    //应在索引表的high+1块中,再在线性表中进行顺序查找  
    i=I[high+1].link;  
    while (i<=I[high+1].link+b-1 && R[i].key!=k) i++;  
    if (i<=I[high+1].link+b-1)  
        return i+1;  
    else  
        return 0;  
}  
  
int main()  
{  
    int i,n=25,m=5,j;  
    SeqList R;  
    IDX I= {{14,0},{34,5},{66,10},{85,15},{100,20}};  
    KeyType a[]= {8,14,6,9,10,22,34,18,19,31,40,38,54,66,46,71,78,68,80,85,100,94,88,96,87};  
    KeyType x=85;  
    for (i=0; i<n; i++)  
        R[i].key=a[i];  
    j=IdxSearch(I,m,R,n,x);  
    if (j!=0)  
        printf("%d是第%d个数据\n",x,j);  
    else  
        printf("未找到%d\n",x);  
    return 0;  
}  



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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