第11周 预习、实验与作业:流与文件

郑玮 网络21级 2022-11-07 21:26:56

1.程序可以处理的数据来源除了文件还有哪些?对不同的数据来源共同的操作是什么?

数据库,网络等等

读与写操作

2.将对不同数据源中数据的读写抽象为对流的读写,有什么好处?

读写时只对流操作,无需关心具体实现的过程,可以使用统一的接口与方法,提高读写的效率。

3.二进制文件与文本文件有什么区别?字节流与字符流之间有什么关系?为什么有的文本文件打开会乱码?怎么解决?

1、文本文件是基于字符编码的文件,常见的编码有ASCII编码,UNICODE编码等;二进制文件是基于值编码的文件

2.字节流的数据存储单位是字节,会使用字节类型数组 byte[] 来保存数据,可以操作字节,字节数组。而字符流的存储单位是字符,使用字符类数组 char[] 来保存数据,可以操作字符,字符数组或字符串。

3.FileReader按照系统默认字符集(GBK)读取UTF-8编码的文件,使用InputStreamReader建立字节流与字符流的桥梁

4.字符与字节之间的关系是什么?尝试使用Visual Studio Code的Hex Editor插件打开一个文本文件。在文本文件中输入"123abc中文"。观察:一个英文字符占几个字节,一个中文字符占用几个字节。在Java程序中,使用字节流怎么将这个文件中的数据正确读取并组装起来。

不同编码里,字符和字节的对应关系不同:

1.ASCII码中,一个英文字母(不分大小写)占一个字节的空间,一个中文汉字占两个字节的空间。一个二进制数字序列,在计算机中作为一个数字单元,一般为8位二进制数,换算为十进制。最小值0,最大值255。

2.UTF-8编码中,一个英文字符等于一个字节,一个中文(含繁体)等于三个字节。

3.Unicode编码中,一个英文等于两个字节,一个中文(含繁体)等于两个字节。

符号:英文标点占一个字节,中文标点占两个字节。举例:英文句号“.”占1个字节的大小,中文句号“。”占2个字节的大小。

4.UTF-16编码中,一个英文字母字符或一个汉字字符存储都需要2个字节(Unicode扩展区的一些汉字存储需要4个字节)。

5.UTF-32编码中,世界上任何字符的存储都需要4个字节。

 

2. ASCII 码中,一个英文字母(不分大小写)为一个字节,一个中文汉字为两个字节。
• UTF-8 编码中,一个英文字为一个字节,一个中文为三个字节。
• Unicode 编码中,一个英文为一个字节,一个中文为两个字节。
• 符号:英文标点为一个字节,中文标点为两个字节。例如:英文句号 . 占1个字节的大小,中文句号 。占2个字节的大小。
• UTF-16 编码中,一个英文字母字符或一个汉字字符存储都需要 2 个字节(Unicode 扩展区的一些汉字存储需要 4 个字节)。
• UTF-32 编码中,世界上任何字符的存储都需要 4 个字节。

5.有一个stus数组,里面有若干Student对象(String name, int age, boolean gender, double score)。要将这些对象高效率地存储到文件中,需要使用哪些流?使用二进制流与使用字符流将这个数组存储到文件有何不同?使用二进制流与使用字符流从文件中读取并组装成对象有何不同?

使用FileOutputStream文件流,BufferedOutputStream缓冲流,ObjectOutputStream字节流

二进制流都是以01的编码存储,字符流都是以字符串的形式

6.使用什么类可以对文件进行随机存取?读写的单位是什么?为什么不是字符呢?

RandomAccessFile支持对文件的随机读写,byte字节,

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内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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