链表_单链表_不带头节点的单链表

本文详细介绍了不带头节点的单链表的各种基础操作实现,包括初始化、节点创建、尾插、头插、打印、清空及销毁等,并提供了完整的C语言代码示例。

不带头节点的单链表:
typedef int ELEM_TYPE;
typedef struct Node
{
    ELEM_TYPE mdata;
    struct Node* pnext;
}Node,*PNode;

void Init(PNode* phead);
bool InsertTail(PNode* phead, ELEM_TYPE val);
bool InsertHead(PNode* phead, ELEM_TYPE val);
PNode BuyNode(ELEM_TYPE val);
void Show(PNode phead);
void Clear(PNode* phead);
void Destory(PNode* phead);
bool DeletePos(PNode* phead, int pos);
//链表的初始化
void Init(PNode* phead)
{
    if (phead == NULL)
    {
        return;
    }
    *phead = NULL;
}
//创建一个新的结点
PNode BuyNode(ELEM_TYPE val)
{
    PNode pnewnode = (PNode)malloc(sizeof(Node));
    if (pnewnode == NULL)exit(0);
    pnewnode->mdata = val;
    pnewnode->pnext = NULL;
    return pnewnode;
}
//尾插
bool InsertTail(PNode* phead, ELEM_TYPE val)
{
    if (phead == NULL)
    {
        return false;
    }

    if (*phead == NULL)
    {
        PNode pnewnode = BuyNode(val);
        *phead = pnewnode;
        return true;
    }

    PNode pCur = *phead;
    while (pCur->pnext != NULL)
    {
        pCur = pCur->pnext;
    }

    PNode pnewnode = BuyNode(val);
    pCur->pnext = pnewnode;
    return true;
}
//头插
bool InsertHead(PNode* phead, ELEM_TYPE val)
{
    if (phead == NULL)
    {
        return false;
    }
    PNode pnewnode = BuyNode(val);
    pnewnode->pnext = *phead;
    *phead = pnewnode;
    return true;
}
//打印
void Show(PNode phead)
{
    PNode pCur = phead;
    while (pCur != NULL)
    {
        printf("%d ", pCur->mdata);
        pCur = pCur->pnext;
    }
    printf("\n");
}
//清空链表
void Clear(PNode* phead)
{
    if (phead == NULL)
    {
        return;
    }
    PNode pCur = *phead;
    PNode pNext = pCur;
    while (pCur != NULL)
    {
        pNext = pCur->pnext;
        free(pCur);
        pCur = pNext;
    }
    *phead = NULL;
}
void Destory(PNode* phead)
{
    Clear(phead);
}

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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