约瑟夫环问题

约瑟夫(Joseph)问题的一种描述是:编号为12,…,nn个人按顺时针方向围坐一圈,每人持有一个密码(正整数)。开始任选一个正整数作为报数上限值m,从第一个人开始按顺时针方向自1开始顺序报数,报到m时停止报数。报m的人出列,将他的密码作为新的m值,从他在顺时针方向上的下一个人开始重新从1报数,如此下去,直至所有人全部出列为止。试设计一个程序求出出列顺序。

利用单向循环链表存储结构模拟此过程,按照出列的顺序印出各人的编号。

n=77个人的密码依次为:3172484,首先m值为6(正确的出列顺序应为6147235)。

源程序:

# include <stdio.h>

# include <malloc.h>

typedef struct node{

       int num;  /*用于存放该人的号码数*/

       int data; /*用于存放该人的密码值*/

       struct node *next;

}jos;

main()

{

       int i,j,m;

       jos *p,*s,*t;/*p为指向前一个节点的指针,s为生成节点的指针,t为指向第一个节点的指针*/

       if((s=(jos*)malloc(sizeof(jos)))==NULL)

       {

                     printf("分配节点出错/n");

                     return 0;

       }

       s->num=1;

       printf("请输入第1个节点的m/n");

       scanf("%d",&s->data);

       p=s;

    t=s;  

       for(i=2;i<=7;i++) /*输入初始的7个人的密码值*/

       {

              if((s=(jos*)malloc(sizeof(jos)))==NULL)

              {

                     printf("分配节点出错/n");

                     return 0;

              }

        p->next=s;

              s->num=i;

              printf("请输入第%d个人的密码值/n",i);

              scanf("%d",&s->data);

              s->next=NULL;

              p=s;

       }

       p->next=t;

       m=6;

       for(i=1;i<=7;i++) /*用于计数,共搜索7*/

       {

              for(j=1;j<=m-1;j++) /*查找要删除的节点*/

              {

                     p=p->next;

              }/*此时p指向要删除的节点的前一个节点*/

              printf("%d次出局的人是%d/n",i,p->next->num);

              m=p->next->data;

              p->next=p->next->next;

       }

}

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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