线性表学习笔记

本文介绍了线性表的概念及其存储结构,并详细解析了单链表、循环链表等不同类型的链表操作,包括插入和删除节点的过程。通过实际编程练习,加深对链表操作的理解。

今天看了线性表及其实现。

线性表:静态,链接存储结构。

链接:单链表,循环,双链表,静态链表(用数组实现)。


练习:

编了一段程序:实现一元多项式的相加。


主要是理解链表插入和删除的操作!

插入:当前节点指针指向插入新节点,新节点指针指向当前节点后继节点,即可。

删除:前节点指针指向当前节点后一个指针,删除当前节点。

不要想得太复杂,主要是画出逻辑变化图,小方块,一个指向一个,最多4步交换指针完成。

本想贴上程序,可是源代码在ubuntu中,忘了复制了,明天贴吧!


还懂了一个:什么是伪代码?

1.不完全的代码,能够体现实现过程,但是真正输入未必能够实现。

2.文字说明每一步骤的目的,以及实现的方法。文字说明哦。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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