数据结构基础1

本文深入解析数据结构中的线性结构(顺序与链式)如顺序线性表和链式栈队列,同时探讨内存管理中的代码区、全局变量区、栈区和堆区。讲解如何用malloc在堆区为不同数据结构申请空间,以及它们在实际编程中的应用。

一、.什么是数据结构
数据结构是研究计算机数据间的关系,数据间的逻辑结构和存储结构及其操作。
2.数据按逻辑结构可以分为:集合(无序的散列)、线性结构(线性表、队列)、树形结构
数据结构主要研究有序的数据。
前驱和后继一对一的线性结构(线性表,栈,队列)
前驱和后继为一对多的树形结构
3.数据间按存储结构可以分为顺序存储、链式存储、索引存储

4.数据间的运算:检索、排序、插入、删除、修改等操作。

内存四区
一段代码的执行,会在内存中开辟属于自己的四个区分别为
1.代码区(这个区存放着我们写的代码汇编后的可执行二进制代码)
2.全局变量与静态变量区(全局区):这个区存放着全局变量和用static修饰的变量等,该区域是在程序结束后由操作系统释放。
3.局部变量区(栈区):由编译器自动分配释放,存放函数的形参、局部变量等。当函数执行完毕时自动释放,这个区我们不用管,是系统自动分配的。
5.动态存储区(堆区):这个区的用户空间需要用户自己申请,且申请之后必需释放,malloc与free配对使用

数据结构中用malloc在堆区申请不同的结构体空间

按逻辑以及存储结构可以细分为

顺序线性表
链式线性表
2.
顺序栈
链式栈
3
顺序队列
链式队列

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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