【2020春数据结构】线性表

本文详细介绍了使用C++实现线性表的各种操作,包括创建、打印、查找、插入和删除元素,以及顺序表的合并。通过具体的代码示例,深入解析了每种操作的实现方法。
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define endl '\n'
#define IO ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);
using namespace std;
const int maxn=1e3+5;
int a[maxn];
typedef struct{
	int data[maxn];
	int length;
}SeqList;

//创建线性表
void create(SeqList *&L,int a[],int n){
	L=(SeqList *)malloc(sizeof(SeqList));
	for(int i=0;i<n;i++){
		L->data[i]=a[i];
	}
	L->length=n;
}
//打印线性表
void printList(SeqList *&L){
	for(int i=0;i<L->length;i++){
		cout<<L->data[i]<<" ";
	}
	cout<<endl;
}
//在顺序表L中查找与e相等的元素
int Locate(SeqList *&L,int e){
	int i=0;
	while((i<=L->length)&&(L->data[i])!=e){
		i++;
	}
	if(i<=L->length) return i+1;
	else return -1;
}
//在顺序表L中第i个元素之前插入一个元素e
int InsList(SeqList *&L,int i,int e){
	int k;
	if((i<1||i>L->length+2)) {cout<<"插入不合法"<<endl;return -1;}
	if(L->length>=maxn-1) {cout<<"表已满无法插入"<<endl;return -1;}
	for(k=L->length;k>=i-1;k--){
		L->data[k+1]=L->data[k];
	}
	L->data[i-1]=e;
	L->length++;
}
//在顺序表L中删除第i个元素
int DelList(SeqList *&L,int i){
	int k;
	if((i<1)||i>L->length+1){cout<<"删除位置不合法";return -1;}
	for(k=i;k<=L->length;k++){
		L->data[k-1]=L->data[k];
	}
	L->length--;
} 
//合并顺序表
void merge(SeqList *&La,SeqList *&Lb,SeqList *&Lc){
	int i=0,j=0,k=0;
	while(i<=La->length-1&&j<=Lb->length-1){
		if(La->data[i]<=Lb->data[j]){
			Lc->data[k]=La->data[i];
			i++,k++;
		}
		else{
			Lc->data[k]=Lb->data[j];
			j++,k++;
		}
	}
	while(i<=La->length-1){
		Lc->data[k]=La->data[i];
		i++;k++;
	}
	while(j<=Lb->length-1){
		Lc->data[k]=Lb->data[j];
		j++,k++;
	}
	Lc->length=La->length+Lb->length;
} 
int main(){
	SeqList *La,*Lb,*Lc;
	int n;cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];
	int m;cin>>m;
	for(int i=0;i<m;i++) cin>>b[i];
	create(La,a,n);
	create(Lb,b,m);
	create(Lc,c,0);
	merge(La,Lb,Lc);
	printList(Lc);
}










内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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