程序小白天天打卡(顺序栈的基础使用)

本文详细介绍了栈的数据结构,包括栈的定义、创建、入栈、出栈等基本操作,并探讨了栈的动态扩容及销毁过程。通过具体的C语言代码示例,帮助读者深入理解栈的工作原理。

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2018/2/9

数据结构

1.关于栈的简单认识

1.栈本质上也是一种线性表,只不过规定只能在表尾进行修改

2.栈数据的顺序是后进先出(Last in First out)

2.基本操作

1,对栈的定义

    1.对于定义栈,需要指向栈底的头指针top和指向栈顶的尾指针base和栈的最大可容量

typedef struct
{
	ElemType *base;//指向栈底(表头)的指针变量
	ElemType *top;//指向栈顶(表尾)的指针变量
	int stackSize;//表示当前栈的最大可容量
}sqStack;

2.对栈的创建

    注意怎样动态分配空间

/*创建一个栈*/
#define STACK_INIT_SIZE 100//栈的初始化空间为100
void initStack(sqStack *s)
{
	/*malloc后面的其实就是开辟空间的大小,本次中为100*sizeof(int)个大小的空间*/
	s->base = (ElemType*)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(ElemType));
	if (!s->base)
	{
		exit(0);
	}
	else
	{
		s->top = s->base;//栈顶指针等于栈底指针
	s->stackSize = STACK_INIT_SIZE;

	}
}


3.入栈

    注意判断动态分配空间的情况

/*入栈操作*/
#define SATCKINCREMRNT 10//追加空间
void Push(sqStack*s, ElemType e)
{
	/*判断栈是否已经满了*/
	if (s->top - s->base >= s->stackSize)//代表满了,因此增加空间
	{
		s->base = (ElemType*)realloc(s->base, (s->stackSize + SATCKINCREMRNT) * sizeof(ElemType));
		//realloc(拷贝原有)
		if (!s->base)
		{
			exit(0);
		}
		s->top = s->base + s->stackSize;//动态分配空间后栈顶指针的位置
		s->stackSize = s->stackSize + SATCKINCREMRNT;

	}
	*(s->top) = e;
	s->top++;//top指针位置++
}

4.出栈

/*出栈操作*/
 void Pop(sqStack*s, ElemType *e)
{
	if (s->top = s->base)
		return 0;// 栈底指针等于栈顶指针,说明是空栈,直接返回
	*e = *--(s->top);//否则有数的情况下 栈顶指针--
}

5.清空栈

s->top=s->base

/*清空一个栈*/
 //就是将栈的元素全部作废,但是栈本身的物理空间没有改变;
  void ClearStack(sqStack *s)
 {
	 s->top = s->base;
 }

6.完全销毁栈

循环free掉s->base,再把s->top=s->base=NULL,注意把栈的容量调为0

  void DestroyStack(sqStack *s)
  {
	  int i, len;
	  len = s->stackSize;
	  for (i = 0; i < len; i++)
	  {
		  free(s->base);
		  s->base++;
	  }
	  s->base = s->top = NULL;
	  s->stackSize = 0;
  }

7.返回栈的容量

栈的容量等于s.top-s.base

 int Stacklen(sqStack s)
  {
	  return (s.top - s.base);//结果是几个元素(两个相同类型变量地址相减/单个字节空间)
  }


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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