java 单链表

本文介绍了一个简单的链表实现案例,包括链表的基本操作如插入、删除和查找等。通过具体的Java代码展示了如何定义链表节点及链表本身,并提供了插入元素到链表头部的方法、显示链表内容、检查链表是否为空、从链表中删除元素以及在链表中查找特定值的功能。

public class NodeDemo {
int data;
public NodeDemo next;

NodeDemo(){

}

public NodeDemo(int data){
this.data=data;
next=null;
}

}


public class LinkListDemo {

private NodeDemo p;

LinkListDemo(){
p=null;

}

public void showList(){
NodeDemo pp=p;
while(pp!=null){
System.out.print(pp.data+" ");
pp=pp.next;

}
}

public boolean IsEmpty(){
return (p==null);
}

public void insertList(int val){
NodeDemo no=new NodeDemo(val);
no.next=p;
p=no;
}

public NodeDemo deleteList(){
if(!IsEmpty()){
NodeDemo no=p;
p=p.next;

return no;
}
return null;

}

public void findList(int value){
NodeDemo pp=p;
while((pp!=null)){

if(pp.data!=value){

}
else {
System.out.println("get it!");

}
pp=pp.next;
}

}



}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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