C语言 建立链表并删除指定年龄的结点

建立一个链表,每个结点包括:学号、姓名、性别、年龄。输入一个年龄,如果链表中的结点所包含的年龄等于此年龄,则将此结点删去。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

typedef struct Node {
    long num;
    char name[20];
    char gender[10];
    int age;
    struct Node* next;
} Node;

Node* creat() {
    Node *head = NULL, *p1, *p2;
    p1 = p2 = (Node*)malloc(sizeof(Node));
    scanf("%ld %s %s %d", &p1->num, p1->name, p1->gender, &p1->age);
    int n = 0;

    while (p1->num != 0) {
        n++;
        if (n == 1) head = p1;
        else p2->next = p1;
        p2 = p1;
        p1 = (Node*)malloc(sizeof(Node));
        scanf("%ld %s %s %d", &p1->num, p1->name, p1->gender, &p1->age);
    }
    p2->next = NULL;
    return head;
}

void print(Node* head) {
    Node* p = head;
    while (p != NULL) {
        printf("Num: %ld, Name: %s, Gender: %s, Age: %d\n", p->num, p->name, p->gender, p->age);
        p = p->
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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