新建单向链表

本文介绍了一个使用C++实现的学生数据链表操作案例,包括创建链表、输入学生学号和分数,以及计算所有学生分数的平均值。通过具体的代码示例,展示了链表的基本操作和平均值计算的实现过程。

#pragma once
#ifndef _LIST_H_
#define _LIST_H_
#include <string>
using namespace std;
struct Student_data
{
    string number;
    int score;
    Student_data* next;
};

class Student
{
public:
    Student_data* stulist(Student_data* );
    void stumean(Student_data*);
};

Student_data* Student::stulist(Student_data * top)
{
    Student_data * star;//记录指针,哨兵
    star = top;            //头指针不放数据,哨兵指针指向头指针
    while (1)
    {
        Student_data *p = new Student_data;
        cout << "输入学号:" << endl;
        cin >> p->number;
        if (p->number == "#")
        {
            break;
        }
        cout << "输入分数:" << endl;
        cin >> p->score;
        star->next = p; //star指向top,将p空间放于top->next内
        star = p;        //当前star指向目前p,对于下一次就是上一个位置,
    }
    star->next = NULL;
    return top;
}

void Student::stumean(Student_data* top)
{
    Student_data* p = top;
    p = p->next;
    double sum = 0;
    int i = 0;
    while (p != NULL)
    {
        i++;
        sum = sum + p->score;
        p = p->next;
    }
    cout << "平均值:" << sum / i << endl;
}

#endif // _LIST_H_

 

 

int main()
{
    Student_data* top = new Student_data;
    Student a;
    a.stulist(top);
    a.stumean(top);
    return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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