数据结构 | 链表

链表相关知识点:

1. 列表的定义:列表(List)的抽象概念是指一组相同数据类型元素的有序集合。

2. 链表的定义:

链表(link list)是一种有顺序的列表,且数据项应包含链接(link),链接可以链接到其他数据项,此数据项称为节点,其形式为:

3. 链表有以下的特性:

  •    链表一般可以用数组或结构形式来表示。
  •    节点顺序在内存中的实际地址可以不连续,或者是经由随机配置,不像数组的元素在内存中的实际地址是连续的。

4. 数组因为有下标可以很容易地存取下标所指的数据,因此只要扩充一维数组为二维数组,新增的数组当链接使用,即可用数组来表示链表,一般称这样的数组为「链接数组」。

5. 单向链表只能以单一方向找到下一个节点,但要知道它的前一个节点,则要在查找过程中记录此数据,否则你无法知道前一个节点,于是单向链表的功能会受到限制。

双向链表(doubly linked list)则是一个节点有两个链接,其中一个如单一链表的指向下一个的链接,另一个则为指向前一个节点的链接。

6. 数组来表示链表,因为数组有下标可直接存取数组中的数据,但是当你声明的数组太小,可能程序运作中会碰到无空间可放数据的已满情况,或者声明太大时,当程序并不会用到那么多空间时,又会浪费空间,要解决固定数组声明所造不便时,一般有两种方法可克服:

  • 使用动态数组,不要声明数组大小。
  • 使用结构定义和指针,从内存取得空间。

7. 堆栈结构以数组来表示时,因为链表与数组有类似的使用方式,如果要随机配置内存空间时,可将堆栈和链表结合形成链接堆栈(linked stack)。 链接队列(linked queue)也是用链表来表示队列。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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