数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何高效地存储和操作数据。栈和队列是两种基础且重要的数据结构，广泛应用于各种算法和程序设计中。本课件及课堂笔记将深入探讨这两种数据结构的概念、特性以及它们在实际问题中的应用。 栈（Stack）是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的数据结构，它的操作主要围绕两个基本操作：入栈（Push）和出栈（Pop）。当一个新元素被加入栈时，它会被放在栈顶；而移除元素时，总是移除栈顶的元素。栈的主要应用场景包括括号匹配、递归、回溯算法、内存管理等。例如，在网页浏览的前进/后退功能中，浏览器会用栈来记录用户访问过的页面历史。 队列（Queue）则是一种先进先出（FIFO，First In First Out）的数据结构，其操作主要包括入队（Enqueue）和出队（Dequeue）。新元素被添加到队尾，而移除元素时则从队头开始。队列的应用场景非常广泛，如任务调度、打印队列、操作系统中的进程管理等。在实际生活中，银行排队系统就是一个典型的队列应用实例。 PPT中可能会详细讲解以下内容： 1. 栈的基本操作：Push（入栈），Pop（出栈），Peek（查看栈顶元素但不移除），以及Stack的初始化和判断空栈的方法。 2. 栈的实现：数组实现（固定大小和动态调整大小）和链表实现。 3. 栈的应用：递归（函数调用栈）、括号匹配（平衡表达式检查）、深度优先搜索（DFS）等。 4. 队列的基本操作：Enqueue（入队），Dequeue（出队），以及Queue的初始化和判断空队列的方法。 5. 队列的实现：数组实现（循环队列）和链表实现。 6. 队列的应用：广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲区管理等。 7. 特殊类型的队列：优先队列（Priority Queue），用于处理具有优先级的元素，如最小堆实现。 8. 双端队列（Deque，Double-ended Queue）：支持在两端进行插入和删除操作，常用于实现滑动窗口最大值等算法。 在学习过程中，通过实例和编程练习加深理解是非常关键的。了解并掌握栈和队列的原理和应用，不仅可以提高编程能力，还能为学习更复杂的数据结构和算法打下坚实基础。

原创直流有刷电机转速电流双闭环PID控制Simulink仿真模型及性能分析,直流有刷电机转速电流双闭环PID控制Simulink仿真模型与性能分析,直流有刷电机转速电流双闭环控制。 双环PID直流有刷电机转速控制Simulink仿真模型，模型全是原创搭建，电机模型使用simulink模块simscope自带的DC model，控制器采用了转速，电流双闭环pwm波控制。 图片中分别是: 1. 电机仿真模型 2 3.电机在阶跃情况下和正弦情况下的转速跟踪情况。 4. 电机负载变化图 5 6. 电机在阶跃情况和正弦情况下电机的电流以及扭矩的响应曲线。 7 8. 分别是电机在正弦情况下的PWM波输出。 模型+说明文档 ,核心关键词： 1. 直流有刷电机 2. 转速电流双闭环控制 3. 双环PID控制 4. Simulink仿真模型 5. 阶跃情况 6. 正弦情况 7. 电机转速跟踪 8. 电机电流及扭矩响应 9. PWM波输出 10. 模型与说明文档,基于Simulink仿真的直流有刷电机双闭环PID控制模型研究

基于多模态智能算法的DGA变压器故障诊断系统：融合邻域粗糙集、引力搜索与支持向量机技术,基于邻域粗糙集+引力搜索算法+支持向量机的DGA变压器故障诊断。 ,核心关键词：邻域粗糙集; 引力搜索算法; 支持向量机; DGA; 变压器故障诊断,基于三重算法的DGA变压器故障诊断 随着智能电网技术的快速发展，电力系统的安全运行越来越受到重视。在电力系统中，变压器作为关键的设备之一，其运行状态直接关系到整个电网的稳定性。变压器故障诊断技术因此成为电力系统安全的重要组成部分。传统的变压器故障诊断方法依赖于定期的预防性维护和人工经验判断，存在着时效性差、准确性不高等问题。随着数据挖掘和人工智能技术的发展，基于数据的故障诊断方法成为研究热点。 在众多数据驱动的变压器故障诊断方法中，Dissolved Gas Analysis（DGA）技术因其能有效反映变压器内部故障状态而被广泛应用。DGA是通过对变压器油中溶解气体的分析，判断变压器的故障类型和严重程度。然而，DGA数据的处理和分析往往面临数据维度高、非线性特征显著、模式识别复杂等挑战，常规的单一智能算法很难取得理想的效果。 为了解决上述问题，研究者们提出了将多种智能算法相结合的多模态智能算法，以期提高故障诊断的准确性和可靠性。基于邻域粗糙集（Neighborhood Rough Set，NRS）、引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的多模态智能算法融合技术应运而生。这些算法的融合利用了各自的优势，能够有效地处理高维数据，识别非线性模式，并提供准确的故障诊断。 邻域粗糙集是一种处理不确定性的数据挖掘工具，它可以用来从大数据中提取有效的决策规则。在变压器故障诊断中，邻域粗糙集能够通过分析DGA数据的特征，简化问题，提取出关键的故障信息。 引力搜索算法是一种新兴的全局优化算法，其灵感来源于万有引力定律。在变压器故障诊断中，引力搜索算法通过模拟天体间的引力作用，搜索最优化的故障诊断模型参数，从而提高诊断的准确性。 支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类。在故障诊断中，支持向量机能够对变压器的故障类型进行分类，提高故障识别的准确率。 将这三种算法相结合，形成了一个高效、准确的变压器故障诊断系统。该系统首先利用邻域粗糙集对数据进行预处理，简化问题并提取重要特征；随后，通过引力搜索算法优化支持向量机的参数；支持向量机根据优化后的参数进行故障分类，提供诊断结果。 该系统的研究成果不仅为变压器故障诊断提供了新的思路和技术手段，而且对于智能电网的稳定运行具有重要的理论和实际意义。通过该系统，可以实现对变压器潜在故障的及时预警和精准诊断，有效防止因变压器故障引起的电力系统事故，保障电力供应的连续性和安全性。 基于邻域粗糙集、引力搜索算法和支持向量机的多模态智能算法融合技术，在变压器故障诊断领域展现出强大的应用潜力，对提升电力系统的智能化水平和故障预警能力具有重要作用。未来，随着算法的不断优化和数据采集技术的进步，该技术有望在更多的电力设备故障诊断中得到应用，为智能电网的安全稳定运行提供强有力的技术支持。

数据结构逻辑性非常的强，这本书也只是个入门，但也能有效的训练我们的编程思维，提高我们的算法能力。

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便于进行快速的检索、存储和操作。本资源“数据结构（C语言版） 黄国瑜电子课件及源代码”是针对这门课程的一份宝贵资料，由黄国瑜教授提供，结合了理论讲解与实际编程实践。 课件部分可能包含以下几个主要知识点： 1. **链表**：链表是一种线性数据结构，其中元素不连续存储，而是通过指针连接。包括单链表、双链表、循环链表等类型，学习如何创建、插入、删除节点。 2. **数组**：基础数据结构，元素存储在连续的内存空间中，便于随机访问。会讲解一维、二维数组以及动态数组（如C语言中的VLA或动态内存分配）。 3. **栈**：后进先出（LIFO）的数据结构，常用于函数调用、表达式求值等场景。理解栈的基本操作如push和pop。 4. **队列**：先进先出（FIFO）的数据结构，常见应用有任务调度和缓冲区。学习如何实现循环队列和链式队列。 5. **树**：非线性数据结构，包括二叉树、平衡树（AVL、红黑树等）、B树和B+树等。学习树的遍历、查找和插入算法。 6. **图**：用于表示对象之间的关系，涵盖深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等算法，以及最短路径问题（如Dijkstra和Floyd算法）。 7. **排序与查找**：包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等，以及二分查找、哈希查找等高效算法。 8. **哈希表**：利用哈希函数实现快速查找的数据结构，能实现近乎常数时间的查找效率。 9. **文件与外部存储**：学习如何在磁盘上组织和操作数据，理解文件系统和I/O操作。 源代码部分则是对这些概念的实际实现，通过阅读和运行代码，可以更深入地理解数据结构的内部工作原理。黄国瑜教授和叶乃菁老师的配合，使学习者既能掌握理论，又能提升编程技能。 这份资源对于计算机专业的学生或者正在学习数据结构的程序员来说是一份非常实用的学习材料，能够帮助他们扎实基础，提高解决实际问题的能力。通过课件学习理论，通过源代码实践操作，将理论知识与实践相结合，是提升数据结构理解的绝佳途径。

新的知识，新的开始。 接下来一起探讨使用Android技术解决计算器诸多问题，首先这个方法并不是适合所有人，有数据结构基础的同学可以稍微看看。 一般实现Android计算器都是只能进行例如 x + y = z的操作，但是需要实现类似于a + b * c = d的操作需要使用到逆波兰式。 下面解释一下逆波兰式的功能，人类认识中缀表达式，例如a+b*c，但是计算机只会按部就班的操作(a+b)*c，这样就与我们的目的背道而驰了，所以我们得将中缀表达式转化为后缀表达式，观察如下表格： 中缀表达式 后缀表达式 a+b*c abc*+ a*b+c ad*c+ 我们所知 ÷× 的优先级比

基于Multisim仿真的水箱水位检测控制系统设计与实现：实时监测、分级控制及越线警报系统,数电设计水箱水位检测控制系统multisim仿真+设计报告+ 水箱水位控制系统仿真功能: 1.在水箱内的不同高度安装3根金属棒，以感知水位变化情况， 液位分1，2，3档; 2.当检测到水位低于1、2档时，通过继电器打开电磁阀，向水箱供水; 3.当水位超过1档时，继续供水，直到水位达到2档为止，关闭电磁阀; 4.当水位超过3档时，发出越线声光警报。 ,数电设计;水箱水位检测;控制系统;Multisim仿真;设计报告;水位变化感知;档位控制;继电器控制电磁阀;越线警报。,基于Multisim仿真的水箱水位多档控制与警报系统设计报告

C# Winform开源CAN上位机源码，实现转速控制及通信功能，基于周立功DLL与zedgrah绘图技术,基于周立功CAN接口的Winform上位机源码，实现转速控制及实验功能，集成通信与图形化展示,C#Winform开源一个can上位机源码，工控试验源码，通讯源码。 can接口用的周立功的dll文件。 绘图用的zedgrah。 上位机功能是读取历史转速数据，作为控制的目标转速，通过can卡，发送给风扇控制器，复现风扇转速变化趋势。 或者自定义目标转速波形，进行相关可靠性试验。 代码实现了can通讯，excel文件读取，参数标定，曲线实时绘制等功能。 部分代码借鉴了有关大神 ,C# Winform; CAN上位机源码; 工控试验源码; 通讯源码; 周立功DLL; ZedGraph; 历史转速数据读取; 控制目标转速; CAN卡通讯; 风扇控制器; 自定义目标转速波形; 可靠性试验; can通讯; excel文件读取; 参数标定; 曲线实时绘制; 代码借鉴。 关键词用分号隔开，如：C# Winform;周立功DLL;CAN通讯等等。,基于C# Winform的工控CAN通讯上位机源码

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便进行快速查找、插入和删除等操作。本资源“数据结构（C语言版）（第2版）PPT.zip”是由著名计算机教育家严蔚敏老师编写的第二版教材配套PPT，对于那些想要深入理解和掌握算法的学者来说，是一份非常宝贵的资料。 在数据结构的学习中，我们主要会接触到以下几个关键概念： 1. **线性结构**：这是最基本的数据结构，包括数组和链表。数组是一种静态的存储结构，元素在内存中是连续存放的，可以随机访问；链表则是一种动态的结构，元素之间通过指针链接，插入和删除操作更为灵活。 2. **树形结构**：如二叉树、堆和AVL树等，它们模拟了自然界中的层次关系。二叉树每个节点最多有两个子节点，堆（如最大堆和最小堆）常用于优先队列，AVL树是一种自平衡的二叉搜索树，保证了查找效率。 3. **图结构**：图由顶点和边组成，用于表示对象之间的复杂关系，如网络路由、社交网络等。图的遍历算法包括深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 4. **队列和栈**：这两种数据结构属于线性结构的特例。队列遵循先进先出(FIFO)原则，常见应用如任务调度；栈则是后进先出(LIFO)原则，常见于函数调用、表达式求值等场景。 5. **散列表**：通过哈希函数将关键字映射到数组索引，实现快速查找。散列表的性能取决于哈希函数的好坏和解决冲突的方法。 6. **排序与查找**：排序算法如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等，各有优缺点，适用于不同的场景。查找算法如顺序查找、二分查找、哈希查找等，也是数据结构中的重要部分。 7. **递归与分治策略**：递归是一种解决问题的方法，通过将问题分解为更小的同类问题来解决。分治策略则是将大问题分解为小问题，并独立解决，再合并结果，如快速排序和归并排序就运用了这一策略。 8. **动态规划**：这是一种优化技术，通过构建子问题的最优解来求解原问题的最优解，如背包问题、最长公共子序列等。 9. **C语言实现**：使用C语言实现数据结构，可以更好地理解底层机制，提升编程能力。C语言提供了丰富的指针操作，能直接操控内存，适合实现各种复杂的数据结构。 严蔚敏老师的PPT涵盖了这些核心知识点，并可能包含实例演示、习题解析等内容，帮助学习者深入理解和实践。对于大数据处理（big data）和搜索（search）领域，对数据结构的精通至关重要，因为这些领域的算法往往依赖于高效的数据结构设计。所以，如果你希望在IT行业有所建树，尤其是从事数据处理或算法开发，这份资料将是你的得力助手。

风电光伏场景模拟与削减分析：基于拉丁超立方抽样与算法优化处理,基于蒙特卡洛模拟与拉丁超立方抽样的风电光伏场景生成与削减分析,风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。 这段程序主要是使用拉丁差立方抽样方法生成1000个场景，并通过一定的算法对这些场景进行削减，最终得到剩余的10个场景。下面我将对程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路以及涉及的知识点进行详细解释。 1. 功能和应用领域： 这个程序的主要功能是生成可再生能源场景，并通过削减的方式得到一组较少的场景。它可以应用在能源领域的风电和光伏发电场景的建模和分析中。通过生成不同的场景，可以对风电和光伏发电的潜在情况进行模拟和评估，从而帮助决策者制定相应的能源规划和管理策略。 2. 工作内容： a. 首先，程序定义了两个平均值数组`wf1`和`wf2`，分别表示风电和光伏发电的平均值。 b. 然后，创建了三个矩阵`