结构(节日快乐)

本文详细介绍了C语言中的结构体,包括结构体的定义、使用方法、结构体数组和结构体指针。通过实例展示了如何声明、初始化和操作结构体变量,以及结构体在嵌套定义和赋值时的规则。同时提到了结构体在数据整合及内存管理中的重要性。

结构

一.什么是结构

结构是一种把一些数据分量整合成一个整体的数据类型

//结构定义
struct student{
​
•   int num;
​
•   char name[10];
​
•   int computer,english,math;
​
•   double average;         
​
};       //注意分号 

//tip:无分号时程序会报错
int main(void){struct student max,stu;//
              }

II.stu、max的结构变量可以通过“.”引用 如stu.average、max.average

III.或者 直接赋值 如max=stu

二.

结构的概念与定义

I.把不同类型的数据汇聚成一个整体

例:

struct point{

类型名 结构成员名1;

类型名 结构成员名2;

.......

类型名 结构成员名n;

}

建议用第一或第三种,因为第二种在定义语句后而无法再定义这个类型的其他结构变量

 

 

 

三.嵌套定义

struct address{

};

struct nest___student{

stuct address addr;

};

**在定义嵌套的结构类型时,必须定义成员的结构类型,在定义主结构类型

四。结构变量的使用

一引用

如上所述

 

只有相同结构类型变量才可以直接赋值

结构数组

结构数组时结构与数组的结合题,与普通数组的不同之处在于每个数组元素都是一个结构类型的数据

定义:

struct student students[50];

//从0到49

 

相当于数组中多了很多个变量

二引用格式

结构数组名[下标]。 结构成员名

例 student[i].num;

补充:strcpy函数

​
char *strcpy(char *s,char *t)//把字符串t复制到s中,返回值字符串s
​

结构指针

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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