线性表的顺序存储实现

#include <stdio.h>
typedef struct LNode *List;
typedef struct
{
    ElementType Data[MAXSIZE];
    int Last;
} LNode;
//初始化顺序表
List MakeEmpty()
{
    List PtrL;
    PtrL=(List)malloc(sizeof(LNode));
    PtrL->Last=-1;
    return PtrL;
}
int Find(ElementType X,List PtrL)
{
    int i=0;
    while(i<=PtrL->Last&&PtrL->Data[i]!=X)
    {
        i++;
    }
    if(i>PtrL->Last) return -1;
    else return i;
}
void Insert(ElementType X,int p,List PtrL)
{
    int P;
    int i;
    if(PtrL->Last==MAXSIZE-1)
    {
        printf("表满");
        return false;
    }
    if(P<0||P>PtrL->Last+1)
    {
        printf("位置不合法");
        return false;
    }
    for(i=PtrL->Last;i>=P;i--)
    {
        PtrL->Data[i+1]=PtrL->Data[i];
    }
    PtrL->Data[P]=X;
    PtrL->Last++;
    return true;
}
bool Delete(List PtrL,int P)
{
    int i;
    if(P<0||P>PtrL->Last)
    {
        printf("位置%d不存在元素",P);
        return false;
    }
    for(i=P+1;i<=PtrL->Last;i++)
    {
        PtrL->Data[i-1]=PtrL->Data[i];
    }
    PtrL->Last--;
    return true;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
    LNode L;
    List PtrL;
}
注意:这个代码实际上不能运行,因为并没有用模板,却使用了诸如ElementType这种类型,实际上这只是个代码框架的示范,在实际实现的时候要使用具体的类型或使用C++的模板,这个代码相当于非常详细的伪代码。
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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