链表结构

链表结构;

 数据部分:保存的是该结点的实际数据

 地址部分:保存的是下一个结点的地址

 

操纵数据:

 

public class DATA2 {

	String key;
	String name;
	int age;
}

 

具体操作:

 

/**
 * 链表类
 * @author Administrator
 *
 */
public class CLType {

	DATA2 nodeData=new DATA2();
	CLType nextNode;
	
	/**
	 * 在链表结构中追加结点的代码
	 * @param head
	 * @param nodeData
	 * @return
	 */
	CLType CLAddEnd(CLType head,DATA2 nodeData){
		CLType node,htemp;
		if((node=new CLType())==null){
			System.out.println("申请内存失败!\n");
			return null;
		}
		else{
			node.nodeData=nodeData;//保存数据
			node.nextNode=null;//设置结点引用为空,即为表尾
			if(head==null){
				head=node;
				return head;
			}
			htemp=head;
			while(htemp.nextNode!=null){
				htemp=htemp.nextNode;
			}
			htemp.nextNode=node;
			return head;
			
		}
	}
	
	 CLType CLAddFirst(CLType head,DATA2 nodeData){
		 CLType node;
		 if((node=new CLType())==null){
			 System.out.println("申请内存失败");
			 return null;
		 }else{
			 node.nodeData=nodeData;
			 node.nextNode=head;//指向头引用所指结点
			 head=node;//头引用指向新增结点
             return node; 
		 }
		 
		 
	 }
	 
	 CLType CLFindNode(CLType head,String key){
		 CLType htemp;
		 htemp=head;
		 while(htemp!=null){
			 if(htemp.nodeData.key.compareTo(key)==0){
				 return htemp;
			 }
			 htemp=htemp.nextNode;//处理下一个结点
		 }
		 return null;
	 }
	 
	 CLType CLInsertNode(CLType head,String findkey,DATA2 nodeData){
		 
		 CLType node,nodetemp;
		 if ((node=new CLType())==null) {
			System.out.println("申请内存失败");
			return null;
		}
		 node.nodeData=nodeData;
		 nodetemp=CLFindNode(head, findkey);
		 if(nodetemp!=null){
			 node.nextNode=nodetemp.nextNode;
	         nodetemp.nextNode=node;	 
		 }else{
			 System.out.println("未找到插入位置");
		 }
		 return head;
	 }
	 
	 int CLDeleteNode(CLType head,String key){
		 CLType node,htemp;//node保存删除结点的前一结点
		 htemp=head;
		 node=head;
		 while(htemp!=null){
			 if(htemp.nodeData.key.compareTo(key)==0){
				 node.nextNode=htemp.nextNode;
				 htemp=null;
				 return 1;
			 }else{
				 node=htemp;
				 htemp=htemp.nextNode;
				 
			 }
			 
		 }
		 return 0;
	 }
	 
	 int CLLength(CLType head){
		 CLType htemp;
		 int Len=0;
		 htemp=head;
		 while(htemp!=null){
			 Len++;
			 htemp=htemp.nextNode;
		 }
		 return Len;
	 }
	 
	 /**
	  * show all node
	  */
	 void CLAllNode(CLType head){
		 CLType htemp;
		 DATA2 nodeData;
		 htemp=head;
		 System.out.println("共有结点:"+CLLength(head));
		 while(htemp!=null){
			 nodeData=htemp.nodeData;
			 System.out.println("("+nodeData.name+","+nodeData.age+")");
			 htemp=htemp.nextNode;
		 }
		 
	 }
	
	
}

 

 嗯,经过对比,可以发现,线性表的操作中,主要是对数组的操作,而链表的操作呢?是对引用的操作,比如node,就理解为指向某一个结点的引用,然后node.noteData是指数据,node.nextNode是指指向下一个结点的引用.

然后就很好理解了.

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值