《leetCode-php》旋转链表

本文介绍了一种链表旋转算法,该算法将给定链表向右旋转k个位置,通过计算链表长度并进行节点调整实现。以1->2->3->4->5->null为例,当k=2时,链表将变为4->5->1->2->3->null。

将给定的链表向右转动k个位置,k是非负数。
例如:
给定1->2->3->4->5->null , k=2,
返回4->5->1->2->3->null。

<?php
class Node {
    public $next = null;
    public $val;
    public function __construct($val) {
        $this->val = $val;
    }
}
function rotateRight($head, $k) {
    $len = 0;
    $node = $head;
    while ($head != null) {
        $len ++;
        $pre  = $head;
        $head = $head->next;
    }
    $pre->next = $node;
    for ($i = 0; $i < $len - $k; $i ++) {
        $pre = $pre->next;
    }
    $retNode = $pre->next;
    $pre->next = null;
    return $retNode;
}
$node1 = new Node(1);
$node2 = new Node(2);
$node3 = new Node(3);
$node4 = new Node(4);
$node1->next = $node2;
$node2->next = $node3;
$node3->next = $node4;
$ret = rotateRight($node1, 2);
while ($ret != null) {
    print $ret->val;
    $ret = $ret->next;
}

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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