剑指24--反转链表

链表反转详解

题目:定义一个函数,输入一个链表的头节点,反转该链表并输出反转后链表的头节点。

分析:芜湖,经典题目.头插法,原理是重新创建一个Null结点pre,然后把要反转的链表的第一个结点cur插入到该结点pre之后,然后把cur结点往后移一位,重复上述过程。

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * public class ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode next;
 *     ListNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
	public ListNode reverseList(ListNode head) {
		//申请节点,pre和 cur,pre指向null
		ListNode pre = new ListNode();//这里不要定义null,因为头插法中要用pre.next
		ListNode cur = head;
		ListNode tmp = null;
		while(cur!=null) {
			//记录当前节点的下一个节点
			tmp = cur.next;
			//然后将当前节点指向pre,这里其实就是用了链表基本操作的插入hhh
			cur.next = pre.next;
			//pre和cur节点都前进一位
			pre.next = cur;
			cur = tmp;
		}
		return pre.next;
	}
}

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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