第十三周阅读项目(5):链表类

本文通过一个简单的C++程序实例介绍了如何创建和输出动态链表。代码中使用了结构体来定义学生信息,并通过指针操作实现了链表的构建与遍历。适合初学者学习链表的基本操作。

代码:

#include <iostream>
using namespace std;
struct Student
{
    int num;
    double score;
    struct Student *next;
};
int main( )
{
    Student *head=NULL,*p,*q;
    //建立动态链表
    for(int i=0; i<3; i++)
    {
        p = new Student;
        cin>>p->num>>p->score;
        p->next=NULL;
        if (i==0) head=p;
        else q->next=p;
        q=p;
    }
    //输出动态链表
    p=head;
    while(p!=NULL)
    {
        cout<<p->num<<" "<<p->score<<endl;
        p=p->next;
    }
    return 0;
}



运行结果 :

 

学习心得:
好久没看链表了,只记得大体情况,很多都不记得了,看完代码,突然醒悟,原来是这样的。

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键技术难题,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键步骤。; 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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