合并两个有序的链表

        public static Node<int> MegeLink(Node<int> node1, Node<int> node2)
        {
            Node<int> head = null;
            Node<int> mask = null;

            //先在两个链表中找到一个头节点存起了 往下走
            if (node1.Data < node2.Data)
            {
                head = node1;
                node1 = node1.Next;
            }
            else if (node1.Data > node2.Data)
            {
                head = node2;
                node2 = node2.Next;
            }
            else
            {
                //如果两个头节点相等 两个都往下走 去除重复
                head = node1;
                node1 = node1.Next;
                node2 = node2.Next;
            }
            mask = head;

            while (node1 != null && node2 != null)
            {
                //判断node1是否和mask相等 相等继续往下走
                if (mask.Data == node1.Data && mask.Data == node2.Data)
                {
                    node1 = node1.Next;
                    node2 = node2.Next;
                }
                else if (mask.Data == node1.Data)
                {
                    node1 = node1.Next;
                }
                else if (mask.Data == node2.Data)
                {
                    node2 = node2.Next;
                }
                else
                {
                    if (node1.Data < node2.Data)
                    {
                        mask.Next = node1;
                        node1 = node1.Next;
                    }
                    else if (node1.Data > node2.Data)
                    {
                        mask.Next = node2;
                        node2 = node2.Next;
                    }
                    else
                    {
                        mask.Next = node1;
                        node1 = node1.Next;
                        node2 = node2.Next;
                    }
                    mask = mask.Next;
                }


            }
            if (node1 != null)
            {
                mask.Next = node1;
            }
            if (node2 != null)
            {
                mask.Next = node2;
            }
            return head;
        }


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注理论分析与仿真验证相结合。
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