编程珠玑(第一章(2):位图索引)

本文介绍了一种利用位操作进行高效数据存储的方法。通过定义宏来固定每组位的数量,利用位移和掩码操作实现数据的设置、清除及查询。文章详细解释了如何通过输入的数据将特定位置的位设置为1,并且提供了完整的C++代码示例,展示了如何读取这些位的状态。

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#include <iostream>
using namespace std;


#define BITSPERWORD 32
#define SHIFT 5
#define MASK  0x1F
#define N 10000


//是每5 bit是一组。
//while (scanf("%d", &i) != EOF)
//set(i);
//根据输入的i ,放入指定位置。
//作者的想法是,按照输入的数据,放入该数据的位置上。
//比如你输入,4,2,3,1
//那么第一个4就是
//0000000000010000
//而输入2的时候
//0000000000010100
//输入3时候
//0000000000011100
//输入1的时候
//0000000000011110


int a[1 + N/BITSPERWORD];


//a[i >> SHIET]表示:a[i>>SHIFT]是第i位应该在第几个int上
//1<<(i&MASK)  表示: 第i位在该int上的第几个bit
//i&0x1F是i/32的余数
//1<<(i&MASK)表示:第i位为1,其他为为0
void set(int i) { a[i >> SHIFT] |= (1 << (i & MASK)); }
//~1<<(i & MASK) 表示:第i位为0,其他为1
void clr(int i) { a[i >> SHIFT] &= ~(1 << (i & MASK)); }
//1<<(i&MASK)表示:第i位为0,其他位为1,然后&上之前的第i位的数字,判断之前是不是为1
int test(int i) { return a[i >> SHIFT] & (1 << (i & MASK)); }


int main_test(){
    int i;
    for(i=0; i<N; i++)
        clr(i);
    while(cin >> i, !cin.eof())
        set(i);
    for(i=0; i<N; i++) {
        if(test(i)) cout << i << endl;
    }
}
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,为日内与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,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 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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