堆(也指优先级队列)是一种专门的二叉树。具体地说,它是一个完整的(conplete)二叉树。里面的key必须满足堆的特性,每个节点的key至少要和它的子节点的key一样大。
看图11.1(a)中的最大堆的例子。一个最大堆可以由数组来实现,index为i的节点的子节点的index为2i+1和2i+2。代表11.1(a)中最大堆的数组为{561,341,401,28,156,359,271,11,3}。
最大堆支持O(logn)时间的插入,O(1)的时间查找最大元素,O(logn)的时间删除最大元素。抽出最大的元素的操作被定义为删除并返回最大值元素。看图11.1(b)删除最大元素的例子。搜索任意的key有O(n)的时间复杂度。
最小堆是一个完全对称的数据结构,支持O(1)的时间查找最小元素。
当我们不需要对任意元素快速地的查找和删除,只关心最大或者最小的元素时用堆。
当我们需要计算容器中前k个最大元素或者前k个最小元素时,堆是一个很好的选择。对于前者,用最小堆,对于后者,用最大堆。
C++中堆的实现指的是优先级队列,priority_queue类。关键的函数有push("Gauss")(或者emplace("Gauss")), top(), 和pop()。对空的堆调用top()和pop()会抛出异常。
我们可以对堆的构造函数指定一个自定义的比较器。



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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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