SDUTOJ-2054 数据结构实验之链表九:双向链表

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#include <iostream>
#include <cstdlib>

using namespace std;

typedef int ElementType;

typedef struct node
{
    ElementType x;
    struct node * next;
    struct node * front;
} Lnode;

typedef Lnode * List;




int main()
{
    int n, m;
    cin>>n>>m;
    List head = (List) malloc( sizeof(Lnode) );
    head->next = NULL;
    head->front = NULL;

    List tail = head;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        List p = (List) malloc( sizeof(Lnode) );
        cin>>p->x;
        p->front = tail;
        tail = tail->next = p;
    }
    tail->next = NULL;

    int t;
    for(int i = 0; i < m; i++)
    {
        cin>>t;
        List p = head->next;
        while(p && p->x != t) p = p->next;
        if(p)
        {
            if(p->front != head || p->next)
            {
                if(p->front != head && p->next)
                {
                    cout<<p->front->x<<' '<<p->next->x<<endl;
                }
                else if(p->front != head)
                {
                    cout<<p->front->x<<endl;
                }
                else
                {
                    cout<<p->next->x<<endl;
                }

            }
        }
    }
    return 0;
}

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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