哈希表

哈希表的有优点很多,最重要的就是速度快。

然而再好的东西也是有缺点的,无疑哈希表是基于数组的,这就带来了扩展的问题。有两个解决办法1,保证你的数组够大,不会溢出 2,动态重新分配

哈希表的构造方法有许多,如直接寻址法,除法散列法,乘法散列法。。。。

解决冲突的方法有:开发地址法,再哈希法,链地址法,建立公共溢出区

下面提供一个除法散列法和链地址法结合的哈希实现。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
struct date
{
	int date;
	struct date *next;
};

void create_hash(char *hash[],int a[],int n)
{
	int i;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		int sequence=a[i]%7;
		struct date *nu=(struct date*)malloc(sizeof(struct date));
		nu->date=a[i];
		nu->next=0;
		if(hash[sequence]==0)
			hash[sequence]=(char*)nu;
		else
		{
		struct date *p=(struct date*)hash[sequence];
		while(p->next!=0)
			p=p->next;
		p->next=nu;
		}
	}
}

void print_hash(char *hash[],int n)
{
	int i=0;
	for(;i<n;++i)
	{
		printf("\t%d :",i);
		if(hash[i]==0)
			;
		else
		{
		struct date *p=(struct date*)hash[i];
		do{
			printf("%d ->",p->date);
		}while(p->next!=0&&(p=p->next));  //注意这里的&&
		}
		printf("NULL\n");
	}
	printf("\n");
}

int find_hash(char *hash[],int nu)
{
	int sequence=nu%7;
	if(hash[sequence]==0)
		return -1;
	else
	{
		struct date *p=(struct date*)hash[sequence];
		do{
			if(p->date==nu)
				return 1;
				
		}while(p->next!=0&&(p=p->next));
		return -1;
	}	

}

//从哈希表中删除元素
int remove_hash(char *hash[],int nu) //-1 no this nu ;1 remove ok
{
	if(find_hash(hash,nu)==-1)
		return  -1;
	int sequence=nu%7;
	struct date *p=(struct date*)hash[sequence];
	if(p->date==nu)
	{
		hash[sequence]=(char*)p->next;
		free(p);
		return 1;
	}
	while(p->next!=0)
	{
		if(p->next->date==nu)
		{
			struct date *tmp=p->next;
			p->next=p->next->next;
			free(tmp);
			return 1;
		}
		p=p->next;
	}

}


int main()
{
	char *hash_table[7]={0};
	int a[10]={1,10,13,9,30,15,2,18,8,20};
	create_hash(hash_table,a,10);
	print_hash(hash_table,7);
	if(find_hash(hash_table,30)!=-1)
		printf("\t30,find!!!\n\n");
	remove_hash(hash_table,30);
	remove_hash(hash_table,10);
	print_hash(hash_table,7);

}

结果:


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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