仿google分页简析

仿google分页简析

1.类中成员变量解析
//当前页
private int nowpage;
//总记录数
private int countrecord;
//总页数
private int countpage;
// 当前页记录开始的位置
private int pageindex;
// 每页显示的记录数
public static final int PAGESIZE = 5;
// 索引的sum值 代表的是 google页面中最大显示页数
private int sumindex = 6;
// 开始的索引值
private int startindex;
// 结束的索引值
private int endindex;
2.分析:以下是以显示6个数页为参考

1 2 3 当前页是1

1 2 3 4 当前页是2 起始值1 未页 4

1 2 3 4 5 当前页是3 起始值1 未页 5

1 2 3 4 5 6 当前页是4 起始值1 未页 6

从上分析得知 当前页小于等于4时 起始页为1 末页=当前页+2
代码:

当当前页小于等于四时开始的索引值等于一,而结束的索引值分两种情况
if (this.nowpage <= 4) {
this.startindex = 1;
if (this.endindex > this.countpage) {
this.endindex = this.countpage;
}
this.endindex = this.nowpage + 2;
}


2 3 4 5 6 7 当前页是5 起始值是2 未页 7
3 4 5 6 7 8 当前页是6 起始值是3 未页 8
4 5 6 7 8 9 当前页是7 起始值是4 未页 9
5 6 7 8 9 10 当前页是8 起始值是5 未页 10

从上分析得知 当前页大于4时 (包括4)
当当前页大于四时开始的索引值和结束的索引值均分三种情况
if (this.nowpage > 4) {
this.startindex = this.nowpage - 3;
this.endindex = this.nowpage + 2;
if (this.endindex > this.countpage
&& this.countpage < this.sumindex) {
this.endindex = this.countpage;
this.startindex = 1;
}
if (this.countpage > this.sumindex) {
this.endindex = this.countpage;
this.startindex = this.countpage - 5;
}
}
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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