数据结构介绍和线性数据结构(备忘)

本文深入探讨了数据结构的基本概念,包括数据与数据关系的集合,以及算法的定义和特性,如有穷性和确定性。文章详细介绍了算法的评价标准,如运行时间和占用空间,并讨论了线性表的不同类型,如顺序表、链表、栈和队列的实现原理。

数据结构的定义

Data Structure:杂乱无序的数据不能表达和交流信息 因此数据必须有结构,(D,R)数据结构是数据和数据关系的集合(data,relationship)

 

算法定义

算法:算法是有限的指令集 ,遵循指令流可以完成特定的功能,算法基于数据结构

算法的特定  

1)有穷性

2)确定性

算法的评价标准

1)运行时间(Running time)

2)占用空间(Storage Space)

时间和空间是对立的关系

其他方面评价:正确性(Correctness) 可读性(Readability) 健壮性(Robustness):运行出Bug的次数

 

线性表

顺序表

顺序表:代表 数组

链表

单向链表

 

通过a1依次找到下面的元素

双向链表

循环链表

 

线性表-栈和队列

栈:可以把栈比作一个桶 

 

查看C# 源码(https://referencesource.microsoft.com/)发现 Stack使用Object数组来实现的 , 栈顶元素是数组的最后一个元素 

 

队列

查看C# 源码可以发现 队列也是用object[] 来实现的  实现代码已上传到我的下载中

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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