实验二顺序表代码待修改版本

本文介绍了一个改进的顺序列表实现,包括插入、删除功能,以及未完成的查找功能。通过输入学生成绩并对其进行操作,展示了顺序列表的基本应用。
其中SeqList.h和SeqList.cpp和《数据结构学习指导与实验指导》中P172相同,但是其中MaxSize=10改为MaxSize=20;
完成了插入和删除功能,但是查找功能未能完成。
代码片段如下: 


<pre name="code" class="cpp">#include<iostream>
using namespace std;
#include"SeqList.h"

void main()
{	int r[10]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0};
	int N,a,n,m,o;
	cout<<"请问您想输入多少个学生的成绩?最多10个:";
	cin>>N;
	cout<<"请输入学生的成绩:"<<endl;
	for(a=0;a<N;a++)
		cin>>r[a];
	SeqList L(r,N);
	cout<<"成绩为:";
	L.PrintList();
	cout<<"请问您想插入到第几位:";
	cin>>n;
	cout<<"插入的成绩为:";
	cin>>m;
	try
	{
		L.Insert(n,m);
	}
	catch(char *s)
	{
		cout<<s<<endl;
	}
	L.PrintList();
	cout<<"请问您想删除第几个元素:"<<endl;
	cin>>o;
	try
	{
		L.Delete(o);
	}
	catch(char *s)
	{
		cout<<s<<endl;
	}
	cout<<"删除后数据为:";
	L.PrintList();
}



内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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