数据结构与算法分析-索引

本文分享了一位非计算机专业背景的研究僧,在图像处理及机器人视觉领域的实践经历中,深刻体会到扎实掌握数据结构与算法的重要性。作者计划通过一系列的文章,从基础知识开始,逐步深入到具体的数据结构与算法实现,包括排序算法、表、栈、队列等内容。

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作者:xiabodan 出处:http://blog.youkuaiyun.com/xiabodan
法和数据结构是计算机科学的核心内容。作为程序猿,编程是我们的实战项目。然而,写出程序还不够。一个程序在应对一些大型而复杂的情况时。会耗费大量的时间。我们能够非常easy写出一个从文件里找到一个词的程序。比方逐词扫描。看是否相符。但假设我们的文件有几十TB,并且要从文件里找到上百个词,逐个扫描的办法就差点儿不可行。我们须要优化程序,以便我们的程序能够应对复杂问题。

算法研究解决这个问题的方法,而数据结构则是设计一种更好的组织数据和使用数据的方式。两者有非常强的相互依赖关系,所以往往放在一起讨论。(摘自vamei博客: http://www.cnblogs.com/vamei
作为一枚都快要毕业的研究僧。非科班出身,主要做图像处理,机器人视觉方面的工作。本科做嵌入式硬软件。以为自己的编程还算过得去,研究生期间看过非常多国外大牛写的project。自己也都是在用别人的工程,感慨别人的专业技能太强了,详细表如今既能推公式,写paper,Oral presentation如此的精彩,就连算法的代码也写得如此之好,不说精湛嘛至少也是高效、整洁、稳定,看过别人的Curriculum Vitae(CV),skills从C/C++,matlab,python一直到PHP。SQL;OpenCV,GL,MP能用的都会了,我认为这都得益于他们扎实的语言基础,当然数据结构与算法也是当中比較重要的部分。

看过非常多东西比不代表就会了,细节部分太重要了,以至于当我想亲自构建一个project的时候感觉思路有,却非常多细节地方不明不白,上次去面试要现场写算法程序才发现,理解了和懂了是两码事,基础太菜伤不起。
本系列文章将从最简单一步一步在懂了的前提下亲自己主动手写。

平台採用raspberry 2 B,注意执行结果可能会与VS2012有出入。期间会穿插一些Linux的基础比方命令,Makefile编写。多线程编程等。

最后会完毕一个小的数据结构project,代码见github:https://github.com/xiabodan/DataStructure 保持持续更新。Linux用户直接download代码:
git clone https://github.com/xiabodan/DataStructure.git

数学知识复习

排序算法(插入。希尔,选择。冒泡,归并。快排,堆排)

表(list)

栈(stack)

队列(queue)

树、二叉树、二叉查找树

散列(hashing)

优先队列(heap)

贪念算法

參考:
数据结构与算法分析-C语言描写叙述[M],机械工业出版社

转载于:https://www.cnblogs.com/gcczhongduan/p/5128197.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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