“基于金属纳米孔阵列的超表面全息显示技术研究：FDTD仿真与GS算法优化设计”,宽带全息超表面模型 金属纳米孔 fdtd仿真 复现lunwen：2018年博士lunwen：基于纳米孔阵列超表面的全息显示技术研究 lunwen介绍：单元结构为金属纳米孔阵列，通过调整纳米孔的转角调控几何相位，全息的计算由标量衍射理论实现，通过全息GS算法优化得到远场全息图像； 案例内容：主要包括金属纳米孔的单元结构仿真、几何相位和偏振转效率与转角的关系，全息相位的GS算法迭代计算方法，标量衍射计算重现全息的方法，以及超表面的模型建模和远场全息显示计算； 案例包括fdtd模型、fdtd建模脚本、Matlab计算相位GS算法的代码和标量衍射计算的代码，以及模型仿真复现结果，和一份word教程，宽带全息超表面的设计原理和GS算法的迭代过程具有可拓展性，可用于任意全息计算； ,关键词：宽带全息超表面模型; 金属纳米孔; fdtd仿真; 纳米孔阵列超表面; 全息显示技术; 标量衍射理论; GS算法迭代计算; 几何相位; 偏振转换效率; 超表面模型建模; 远场全息图像复现; fdtd模型; Matlab计算相位代

哈工大作为国内顶尖的理工类院校，其计算机学科和相关专业拥有悠久的历史和强大的教学科研实力。数据结构作为计算机科学与技术专业学生必修的核心课程之一，对于培养学生严密的逻辑思维能力和系统分析能力具有至关重要的作用。哈工大历年来的数据结构试题不仅能够反映出该校在这门课程教学方面的深度和广度，也是广大计算机专业学生复习和提高的重要资源。 通过对哈工大数据结构历年试题的研究，可以发现，该校在这门课程的考核中往往强调以下几个方面的知识点： 1. 基础理论知识：包括数据结构的基本概念、基本操作以及不同数据结构的特点和应用场景。例如线性表、栈、队列、树、图、散列表等数据结构的定义、性质和操作。 2. 算法设计与分析：考生需要掌握基本算法的设计方法，如递归、分治、动态规划、贪心算法等，并能够对算法的时间复杂度和空间复杂度进行准确的分析。 3. 程序设计能力：试题往往要求学生用编程语言实现特定的数据结构或者解决具体问题，这不仅考察学生的数据结构知识，还考察了编程实践能力。 4. 实际应用问题解决：哈工大历年试题中，不乏将数据结构知识应用于解决实际问题的例子，这些题目考察学生将理论知识与实际相结合的能力。 历年试题的总结和分析对于即将参加考试的学生来说，具有极高的价值。一方面，它可以帮助学生了解考试的难度、题型和范围，从而更有针对性地进行复习；另一方面，通过对历年试题的研究，学生可以总结出一些常考的知识点和题型，提高解题效率。 此外，哈工大数据结构的历年试题也可能成为其他高校和教师在教学和考试中的参考，对于推动我国数据结构教学的发展具有一定的示范和引导作用。 对于高等教育领域来说，试题资源的共享和开放有着重要的意义。它不仅能够促进教学资源的优化配置，还能够激发学生自主学习的积极性，推动学生综合素质的提升。因此，哈工大数据结构历年试题的收集、整理和发布，对于整个教育界而言，都是一件值得提倡的举措。 哈工大数据结构历年试题作为教学资源的重要组成部分，对于学生复习备考、教师教学研究、以及整个计算机教育领域都有着不可忽视的价值。通过对其深入研究和学习，不仅可以提升个人的学习成绩，还能够促进相关专业知识的传播和计算机科学的长远发展。

comsol声学 【声学超材料仿真】 【吸声系数】 【声阻抗-实部虚部】 展示模型为基于穿孔板和多孔材料复合结构，完美复现吸声系数曲线，仿真结果； 分析仿真结果，仿真； 仿真基于COMSOL6.1版本。 ,基于COMSOL软件的声学超材料复合结构仿真研究：穿孔板与多孔材料复合的声阻抗及吸声系数分析,COMSOL声学超材料仿真研究：基于穿孔板与多孔材料复合结构的吸声系数与声阻抗特性分析,【COMSOL声学】; 【声学超材料仿真】; 【吸声系数】; 【声阻抗】; 【COMSOL 6.1版本】,COMSOL声学仿真：穿孔板与多孔材料复合结构的吸声性能研究

基于Matlab与Simulink的电力技术仿真模型GUI界面设计与整流、逆变电路及电机仿真研究,基于matlab与Simulink仿真模型结合的gui界面设计。 电力电力技术仿真 matlab开发语言 整流电路，逆点电路Simulink仿真 交流电机，直流电机仿真。 ,基于Matlab; Simulink仿真模型; GUI界面设计; 电力技术仿真; 整流与逆变电路; 电机仿真。,"基于Matlab GUI界面的电力技术仿真系统设计与整流逆变交流直流电机仿真研究" 本文旨在探讨基于Matlab与Simulink平台进行电力技术仿真模型的图形用户界面(GUI)设计，以及整流、逆变电路和电机仿真研究。通过Matlab强大的数值计算和数据分析能力以及Simulink的图形化仿真环境，研究人员和工程师可以设计出直观、高效的电力系统仿真工具。 在电力技术仿真的应用中，整流电路和逆变电路是电力电子变换的核心组成部分。整流电路的作用是将交流电转换为直流电，而逆变电路则执行相反的操作，即将直流电转换为交流电。这些电路广泛应用于工业驱动、UPS电源、可再生能源等领域。利用Matlab和Simulink，可以对这些电路进行详细的建模和仿真，从而优化电路设计，提高系统的可靠性和性能。 电机仿真则是电力系统仿真的另一个重要领域。通过对交流电机和直流电机的仿真，可以研究电机的启动、制动、调速等运行特性，以及在不同工况下的响应和效率。Matlab和Simulink提供了丰富的电机模型库，包括异步电机、同步电机、直流电机等，能够模拟电机在各种负载条件下的动态行为。 GUI界面设计的重要性在于它能够提供一个直观的操作平台，使得非专业的用户也能够方便地进行仿真操作和结果分析。基于Matlab和Simulink的GUI设计通常涉及到图形界面的布局、控件的配置、数据的输入输出以及结果的可视化处理。这些界面不仅提高了工作效率，还增强了仿真的交互性和用户体验。 此外，本文还提到了光伏不确性分析的仿真研究，这是指在太阳能光伏系统设计中，考虑到光照、温度、阴影等环境因素的变化带来的不确定性，利用仿真技术来评估这些不确定性对系统性能的影响。通过结合Matlab中的拉丁超立方抽样和聚类技术，可以对光伏系统的不确定性进行更精确的评估，从而为系统设计提供更有价值的参考。 基于Matlab与Simulink的电力技术仿真模型GUI界面设计不仅提升了仿真技术的可操作性和直观性，还为电力系统的优化设计和分析提供了强大的工具。无论是整流、逆变电路还是电机仿真，Matlab与Simulink的应用都极大地推动了电力电子技术的发展和应用。

转自小傅哥_ Java 面经手册，全书共计 5 章 29 节，417页11.5万字，耗时 4 个月完成。涵盖数据结构、算法逻辑、并发编程、JVM以及简历和互联网大厂面试等内容。 但此书并不是单纯的面试题，也不是内卷八股文。而是从一个单纯的和程序员有关的数学知识点开始，深入讲解 Java 的核心技术。并且每一章节都配有实践验证的源码，可以对照着一起撸才更有感觉！ 链接：https___mp.weixin.qq.com_s_d0wbB1Y-tVH-toHAcm-bGg.zip

### 数据结构基础知识点详解 #### 一、基本概念解析 1. **数据**: 在计算机科学中，数据是指能够被计算机处理的各种符号的集合，包括数字、字母、图像、声音等。 2. **数据元素**: 即数据的基本单位，通常一个数据元素由若干个数据项组成。例如，在学生信息中，“张三”可以作为一个数据元素。 3. **数据项**: 是构成数据元素的不可分割的最小单位。比如“张三”的学号就是一个数据项。 4. **数据对象**: 指的是同一性质的数据元素的集合，它是数据的一个子集。例如，所有学生的姓名就构成了一个数据对象。 5. **数据结构**: 数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合及其关系的集合。它主要包括逻辑结构和存储结构两个方面。 6. **逻辑结构**: 描述的是数据元素之间的逻辑关系，而不涉及数据在计算机中的存储方式。常见的逻辑结构有集合结构、线性结构、树形结构和图状结构。 7. **存储结构**: 指数据结构在计算机中的存储方式。常见的存储结构有顺序存储结构和链式存储结构。 8. **抽象数据类型**: 是一类数据结构的高级抽象，它定义了一组数据以及在其上的操作，而不需要关心具体实现细节。 #### 二、数据结构实例分析 **例子**: 考虑一个简单的线性表，其中包含整数的集合{1, 2, 3, 4, 5}。 - **逻辑结构**: 这个例子的逻辑结构是线性的，即每个元素都有一个前驱和后继（除了第一个和最后一个元素），并且按照数值大小依次排列。 - **存储结构**: 如果使用顺序存储结构，则这些元素可以被连续地存储在内存中，每个元素占用一定的内存空间。如果使用链式存储结构，则每个元素会包含一个指向下一个元素的指针。 #### 三、逻辑结构的基本关系及关系图 1. **集合**: 其中任何两个元素之间没有关系。 - 关系图:  2. **线性**: 每个元素最多只有一个直接前驱和一个直接后继。 - 关系图:  3. **树形**: 每个元素可以有一个直接前驱但可以有多个直接后继。 - 关系图:  4. **图状**: 每个元素可以有多个直接前驱和多个直接后继。 - 关系图:  #### 四、存储结构的实现方法 1. **顺序存储**: 将数据元素存放在地址连续的存储单元里，数据元素之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。 2. **链式存储**: 数据元素分散存放在不同的存储单元中，通过指针来连接各个存储单元。 #### 五、选择题解析 1. **逻辑结构**: 逻辑结构分为线性结构和非线性结构，因此正确选项为C。 2. **数据的逻辑结构**: 逻辑结构只关心数据元素之间的逻辑关系，因此正确选项为C。 3. **逻辑结构的特征**: 同一逻辑结构中的数据元素应具有相同的特性，即对应数据项的类型要一致，因此正确选项为B。 4. **数据的基本单位**: 数据项是最小单位，数据元素是基本单位，而数据结构是带有结构的数据元素集合，因此正确选项为D。 5. **与存储结构无关的术语**: “有序表”指的是按一定顺序排列的数据集合，并不是一种具体的存储结构，因此正确选项为C。 6. **非线性数据结构**: 树是非线性数据结构，因此正确选项为A。 #### 六、时间复杂度分析 1. **循环次数固定**: 该段代码的时间复杂度为O(1)。 2. **双重循环**: 时间复杂度为O(m*n)。 3. **双重循环计算矩阵之和**: 时间复杂度为O(n^2)。 4. **指数增长的循环**: 循环变量每次乘以3，时间复杂度为O(log3 n)。 5. **双重循环递减**: 内循环次数逐渐减少，总时间复杂度为O(n^2)。 6. **寻找平方根**: 外部循环条件与输入n有关，时间复杂度为O(√n)。 #### 七、线性表选择题解析 1. **存储地址计算**: 第5个元素的地址可以通过第一个元素的地址加上前四个元素的总长度得到，即100 + (5-1)*2 = 108，因此正确选项为B。 2. **时间复杂度为O(1)的操作**: 访问第i个元素和求第i个元素的直接前驱操作在顺序表中是直接计算偏移量即可，时间复杂度为O(1)，因此正确选项为A。 3. **插入新元素**: 平均移动的元素个数为列表长度的一半，即127/2 = 63.5，因此正确选项为B。 4. **链接存储**: 链表结构由两部分组成：结点值和指向下一个结点的指针，因此正确选项为A。 5. **链式存储**: 链式存储不要求连续的内存空间，因此正确选项为D。 6. **适合链式结构**: 当频繁插入和删除操作时，链式结构更为合适，因此正确选项为B。 7. **存储密度**: 存储密度是指有效数据占据存储空间的比例，对于单链表来说，每个节点包含数据和指针，因此存储密度小于1，正确选项为C。 8. **合并两个有序表**: 最少的比较次数发生在其中一个表的所有元素都比另一个表的元素小的情况下，此时只需要比较一次，然后依次取出较小表的元素即可，因此正确选项为A。 9. **插入操作**: 在第i个元素之前插入新元素时，需要将第i到第n个元素都向后移动一位，因此需要移动n-i+1个元素，正确选项为B。 10. **线性表定义**: 对于线性表中的每个元素（除了第一个和最后一个元素），都有一个且仅有一个直接前驱和直接后继，正确选项为D。 11. **建立有序单链表**: 建立有序单链表时，需要进行插入操作，而每次插入操作的时间复杂度为O(n)，因此总时间复杂度为O(n^2)，正确选项为C。 12. **顺序存储与链式存储**: 顺序存储结构对于求表长和定位操作效率较高，因此选项A的说法是正确的。

LabVIEW与VisionPro框架代码的集成应用：2020年编程实践指南,LabVIEW 2020调用VisionPro框架代码实现图像处理功能,LabVIEW调用VisionPro框架代码 VisionPro labview 2020 ,LabVIEW调用;VisionPro框架代码;VisionPro;LabVIEW 2020,LabVIEW 2020中调用VisionPro框架代码的实践与应用 LabVIEW作为一种图形化编程语言，在工程领域和科研领域得到了广泛的应用，尤其是在数据采集、仪器控制以及自动化测试领域。VisionPro作为一套机器视觉软件开发框架，它由Cognex公司开发，集成了先进的图像处理和分析功能，使得机器视觉应用的开发更为高效和简便。2020年，随着LabVIEW版本的更新，工程师和开发者们面临着将VisionPro框架代码集成到LabVIEW中实现图像处理功能的挑战。 集成LabVIEW与VisionPro框架代码，首先需要了解两种软件的编程范式和接口。LabVIEW使用图形化编程语言，而VisionPro则提供了丰富的视觉工具和函数，可以被封装成DLL供LabVIEW调用。在实际操作中，开发者需要创建LabVIEW项目，并在其中调用VisionPro提供的函数或者DLL，实现图像的采集、处理、分析和结果输出等环节。这样可以极大地简化视觉系统的开发过程，提高开发效率，同时保证系统的稳定性和可靠性。 文档中提到的“数据结构”这一标签，暗示了在集成应用中对数据处理方式的关注。LabVIEW与VisionPro集成时，需要处理的数据结构可能包括图像数据、视觉工具参数设置、检测结果等。这些数据结构在LabVIEW中可能以数组、簇、波形等形式存在，而在VisionPro中则可能以特定的配置文件或属性对象存在。因此，正确地在两者之间转换和传递数据结构，是保证系统正常运行的关键。 文档名称列表中的文件，如“调用框架代码深入探索与实现一引言在现.docx”、“在现代的工业生产中计算机视觉技术的.docx”等，虽然不能直接阅读其内容，但可以推测这些文档包含了对LabVIEW与VisionPro集成的深入分析、技术实现细节、使用技巧以及最新功能的介绍。这些文档可能详细讨论了如何在LabVIEW环境中调用和使用VisionPro的功能，以及在现代工业生产中，这种集成如何提升机器视觉的应用价值。 此外，文档的名称也透露出了一些关于集成应用的背景和目的。例如，“在现代的工业生产中计算机视觉技术的应用”表明了工业自动化和生产效率提升对机器视觉的需求，而“探索与框架的融合之路”和“技术分析文章”则指出了对集成方案的深入探索和技术层面的支持。 综合以上分析，我们可以得出，在2020年的编程实践中，集成LabVIEW与VisionPro框架代码对于提高图像处理功能的开发效率和应用性能具有重要意义。通过技术文档和实践指南的学习，开发者可以更好地掌握两种平台的集成方法，并在现代工业自动化项目中发挥机器视觉的最大潜力。这不仅仅是技术层面的挑战，也是工业自动化发展的重要趋势。

一．课程设计目的 通过课程设计，了解并初步掌握设计、实现较大系统的完整过程，包括系统分析、编码设计、系统集成、以及调试分析，熟练掌握数据结构的选择、设计、实现以及操作方法，为进一步的应用开发打好基础。 二．问题描述 九宫格，一款数字游戏，起源于河图洛书，与洛书是中国古代流传下来的两幅神秘图案，历来被认为是河洛文化的滥觞，中华文明的源头，被誉为"宇宙魔方"。九宫格游戏对人们的思维锻炼有着极大的作用，从古时起人们便意识到九宫的教育意义。千百年来影响巨大，在文学、影视中都曾出现过。九宫格最早叫“洛书”，现在叫“幻方”。 三．需求分析 (1)游戏包括界面，基本的控件，有文本框、选择框、按钮等。 (2)用户信息：用户登录需要的账号和密码，新用户注册用到的信息；对玩家信息的记录、保存、读取。 (3)界面信息：图片，九宫格规格。 (4)交互信息：控制游戏的移动。 (5)本游戏主要完成：整幅图的现实，切换整幅图片、随机打乱图片、开始游戏，结束游戏。

数据结构与算法是计算机科学中的核心课程之一，尤其在安徽理工大学850课程中，它占据了重要的地位。这个课程主要关注如何有效地组织和管理数据，以及设计和分析用于处理这些数据的算法。以下是对该主题的一些关键知识点的详细阐述： 1. **数据结构**：数据结构是指在计算机中存储、组织数据的方式。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树（如二叉树、平衡树、B树等）、图、哈希表等。每种数据结构都有其特定的存取特性和适用场景，理解和掌握它们是解决问题的基础。 2. **线性数据结构**：包括数组和链表。数组是一种连续存储元素的数据结构，查找速度快，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动。链表则允许动态调整大小，插入和删除操作更灵活，但查找效率较低。 3. **非线性数据结构**：如栈和队列，是线性结构的特殊形式。栈遵循“后进先出”（LIFO）原则，常用于函数调用、表达式求值等；队列遵循“先进先出”（FIFO）原则，常见于任务调度、缓冲区管理等。 4. **树形数据结构**：包括二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）等，广泛应用于搜索、排序和文件系统。二叉树每个节点最多有两个子节点，平衡树通过保持左右子树高度平衡，确保搜索效率。 5. **图**：由顶点和边组成，可以表示各种复杂关系，如网络拓扑、社交关系等。图的遍历方法有深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 6. **哈希表**：通过哈希函数将键映射到数组的特定位置，提供快速的查找、插入和删除操作，常用于数据库索引和缓存。 7. **算法分析**：理解算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键。大O符号表示法用来描述算法运行时间随输入规模增长的趋势，例如，O(1)为常数时间，O(log n)为对数时间，O(n)为线性时间，O(n^2)为平方时间等。 8. **排序算法**：包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序等。快速排序和归并排序在平均情况下为O(n log n)，而冒泡排序和选择排序则为O(n^2)。 9. **查找算法**：二分查找适用于有序数组，时间复杂度为O(log n)；哈希查找可达到近乎O(1)的平均时间复杂度。 10. **图算法**：Dijkstra算法用于寻找图中两点间的最短路径，Floyd-Warshall算法可找到所有点对间的最短路径；Kruskal和Prim算法用于最小生成树问题。 在安徽理工大学850课程中，学生会深入学习这些概念，并通过实践项目和考试来提升对数据结构和算法的理解和应用能力。掌握这些知识对于未来从事软件开发、系统分析或数据科学等相关工作至关重要。

根据给定的西南交通大学数据结构半期试卷及答案，我们可以从中提炼出多个重要的知识点： ### 一、基础知识 1. **图（网）**: 图是一种非线性数据结构，由顶点集和边集组成。在计算机科学中，图被广泛应用于解决各种问题，如路径查找、网络分析等。 2. **操作**: 这里的“操作”通常指的是对数据结构进行的各种处理，例如插入、删除、查找等基本操作。 3. **空间**: 在计算机科学中，“空间”一般指内存空间或存储空间，用来存放数据结构中的元素。合理地管理和利用空间对于提高程序性能至关重要。 4. **“先进后出”**: 这是指栈（Stack）的基本特性。栈是一种特殊的线性表，只允许在一端（称为栈顶）进行插入和删除操作，遵循先进后出的原则。 5. **(r+1)%m==f**: 此表达式出现在环形队列的判断条件中，用于检测队列为满状态。其中，`r` 代表队尾指针，`f` 代表队头指针，`m` 为队列的最大长度。当队列为空时，`r == f`；队列为满时，`(r+1)%m == f`。 6. **50**: 此处的数字可能是特定场景下的数值或者示例值，在没有上下文的情况下难以确定具体含义。 7. **()**: 一般表示空的集合或者序列。 8. **((a))**: 表示包含一个元素 `a` 的集合或列表。 9. **9** 和 **7**: 这两个数字可能是在某个特定情境下的数值，如数组中的元素值等。 10. **p1&&p2 或 p1!=NULL&&p2!=NULL**: 这种表达方式用于检查两个指针是否都指向有效的内存地址。若两个指针都不为空，则表达式返回真。 11. **<**: 这个符号在程序设计中通常表示小于关系运算符，用于比较两个数值的大小。 12. **last->next**: 在链表中，`last->next` 通常指向链表的最后一个节点的下一个节点，如果链表正常结束，则该值应为 `NULL`。 13. **p2**: 这里 `p2` 可能是一个指针变量，其具体的含义取决于上下文环境。 14. **!root->right&&!root->left**: 这个表达式用于判断根节点 `root` 是否为叶子节点，即该节点没有左右子节点。 15. **root**: 在树结构中，`root` 指的是树的根节点。 16. **root 或 p->right**: 这个表达式可能是用于确定访问顺序的逻辑，如遍历二叉树时选择先访问右子树还是根节点。 17. **136**: 这个数字可能是特定算法运行的结果，或者是某种特定场景下的数值。 18. **/-*a+bcde**: 这是一个表达式，其中包含加法和乘法运算，可能用于说明表达式的优先级或求解过程。 19. **-1, -1, -1, 2, -1, -1**: 这组数字可能是某个数据结构或算法中特定位置的索引值。 20. **3log n**: 这个公式通常出现在算法的时间复杂度分析中，表示某种算法的运行时间与输入规模 `n` 的对数成正比。 ### 二、单项选择题知识点解析 1. **(1) B**、**(2) A**、**(3) ACD**、**(4) C**、**(5) A**、**(6) D**、**(7) B**、**(8) A**、**(9) C**、**(10) B**: 这些选项涵盖了数据结构中的不同知识点，包括但不限于数组、链表、栈、队列、树、图等数据结构的特点和应用。 ### 三、简答题知识点解析 1. **ABC ACB BAC BCA CBA**: 这些排列可能是对字符串或数组进行排序的不同结果，涉及到了排序算法的概念。 2. **1321**：这个数字序列可能是经过某种特定操作后的结果，如逆序排列等。 3. **⌊\log_{2}{n}⌋+2**：这个公式表示了某种算法的时间复杂度，常见于二分查找等算法的分析中。 4. **森林** 和 **二叉树**: 森林是由若干棵不相交的树组成的集合。将森林转换为二叉树是数据结构中的一个重要概念，涉及到树形结构的转换和遍历方法。 5. **哈夫曼二叉树**: 哈夫曼树是一种特殊的二叉树，广泛应用于数据压缩领域。哈夫曼编码是根据哈夫曼树构造的一种最优前缀码。 ### 四、算法设计题知识点解析 1. **void erase(LNode *h)**: 这段代码展示了如何删除链表中负数节点的过程。通过设置两个指针 `pr` 和 `p` 来遍历链表，并检查每个节点的数据是否小于零，若是则将其从链表中移除。这段代码体现了链表的基本操作及其应用场景。 以上知识点涵盖了数据结构课程中的许多重要内容，包括但不限于基本数据结构的理解与应用、典型算法的设计与实现等。通过学习这些知识点，可以帮助学生更深入地理解数据结构与算法的核心概念和技术要点。