200818C链表的查询插入删除

本文详细介绍了链表的基本操作,包括结点的遍历、查询、插入及删除,并分享了学习心得,强调了课堂笔记的重要性。

一、学习的知识点

  1. 链表结点的遍历:
	while(ptemp->pnext != NULL)
	{
		ptemp=ptemp->pnext;
	}
  1. 查询:在遍历的同时,将结点的内容与要查询的内容比较,相等则输出结点信息,遍历结束仍查询不到时,则链表中没有要查询的内容
  2. 插入:先定义一个指针存储头结点的地址,再定义一个指针存放新结点的地址;对头结点指针遍历,同时记录当前遍历到的位置,与要插入的位置比较,相等时,创建新结点-初始化-赋值;新结点的指针域指向当前结点的下一个,当前结点的下一个指向新节点。
  3. 删除:
MENU *pre=head;
MENU *ptemp=head->pnext;
int count=0;
while(ptemp != NULL)
{
	count++;
	if(count==pos)
	{
		pre->pnext=ptemp->pnext;
		free(ptemp);
		return 0;
	}
	pre=pre->pnext;
	ptemp=ptemp->pnext;
}

二、上课没有听懂或者没有理解的地方

删除结点的思路还有点不清晰。

三、当天学习的收获

学习了链表的查询、插入、删除。

四、作业的思路、不会的地方

还未开始

五、其他需要反馈的问题

六、心得体会

上课时关键的思路要记笔记。

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,并提供了相应的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的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过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,注重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