链表

本文针对编程中链表的基本概念进行了深入浅出的讲解,包括物理链表和逻辑链表的区别,以及在C/C++语言中如何实现链表的插入操作等。适合初学者学习并加深对链表这一数据结构的理解。


写这篇文章的目的是因为在刷OJ的过程中发现自己在数据结构基础方面的知识有所欠缺,用STL用的太熟练了。

无论是出于提高编程能力、提高对数据结构的理解,还是应付面试题的需要,都需要系统化这一知识点。

所以结合《数据结构与算法分析—C语言描述》、浙大的MOOC公开课,写了这样一个系列。

在这一过程中我会更多的使用C/C++语言,而非ADT。


链表是最常见的线性结构,包括物理链表(物理上相邻,逻辑上也相邻,占用连续的存储空间),逻辑链表(通过指针来进行连接,占用不连续的存储空间)。

①对于物理链表,出于显而易见的原因,它非常方便进行查找,O(1)的复杂度。

    而在增加/删除一个元素方面,都需要移动大量的元素,平均移动次数为(n-1)/2。O(n)的复杂度。

    定义一个结构体:

typedef struct  list
{
	int data[maxn];
	int last;
};
 进行插入操作:

void insert(list* ptrl,int x)
{
	if(ptr->last==maxn-1)
{
	printf("overflow");
	return;
}
for(int j=ptrl->last;j>=i-1;j--)
	ptrl->data[j+1]=ptrl->data[j];
ptrl->data[i-1]=x;
ptrl->last++;
return;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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