链栈

本文介绍了一个使用C++模板实现的链栈数据结构。通过定义LinkNode类来存储数据及指向下一个节点的指针,并通过LinkStack类实现了栈的基本操作如push、pop等。此外还提供了检查栈是否为空、获取栈顶元素、清空栈等功能。
// 链栈.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
#include <iostream>
using namespace std;

template<class T>
class LinkStack;

template<class T>
class LinkNode
{
	friend class LinkStack;

private:
	T data;
	LinkNode<T>* next;

public:
	LinkNode()
	{
		next = nullptr;
	}

	LinkNode(T tempData)
	{
		data = p;
		next = nullptr;
	}

	LinkNode<T>& operator = (const LinkNode<T>* p)
	{
		data = *p->data;
		next = *p->next;
		return *this;
	}


};

template<class T>
class LinkStack
{
private LinkNode* head;

public:
	LinkStack();
	~LinkStack();
	void push(T p);
	void pop();
	bool top(T& p);
	bool isEmpty();
	int size();
	void print();
	void clear();
};

template<class T>
LinkStack<T>::LinkStack()
{
	head = new LinkNode<T>();
}

template<class T>
LinkStack<T>::~LinkStack()
{
	clear();
}

template<typename T>
void LinkStack<T>::push(T p)
{
	LinkNode<T>* temp;
	temp = new LinkNode<T>(p);

	temp->next = head->next;
	head->next = temp;

}

template<typename T>
void LinkStack<T>::pop()
{
	//存储将要删除的节点
	LinkNode<T>* temp = nullptr;

	if (head->next != nullptr)
	{
		temp = head->next;
		head->next = head->next->next;
	}
	delete temp;
}

template<typename T>
bool LinkStack<T>::top(T& p)
{
	if (isEmpty())
	{
		return false;
	}
	p = head->next->data;
	return true;

}

template<class T>
bool LinkStack<T>::isEmpty()
{
	if (head->next == nullptr)
	{
		return true;
	}
	return false;

}

template<typename T>
int LinkStack<T>::size()
{
	int len = 0;
	LinkNode<T> tempNode = head;
	while (tempNode->next != nullptr)
	{
		len++;
		tempNode = tempNode->next;
	}
	
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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