数据结构之链表

本文详细介绍了如何使用C++实现链表的基本操作,并重点阐述了链表反转的方法,包括初始化链表、长度计算、判断空链表、查找节点、插入操作、删除操作以及链表反转的具体步骤。

1、结构体的定义

typedef struct student
{
 int num;
 struct student *next;
}student;
struct student
{
 int num;
 struct student *next;
};
这两种定义有什么区别?
 
答案:
 
第二个struct student是定义了一个student结构体,这个明白吧。

第一个是用typedef把struct student这个结构体类型名字重新定义为student,
也就是说struct student和student表示同一个事物,都是一个类型的标识符,比如 typedef int zhengshu;
 就是你把整型int重命名为zhengshu,下面定义:int i; 和 zhengshu i; 两句就是等价的了
 
转自百度知道
http://zhidao.baidu.com/link?url=Qee73_2ZgtRRVTiQFcoadYb4o2gHuLKvtKR48USznq-sfNnx9YPzblV1TMF20WI48NBIEFtRNKUBPdQ_7SwDyq
 

  

下面实现对链表的各种增删改查操作,单链表的反转比较有意思,链表的反转实际上很容易理解,就是同时设置三个指针,分别指向当前节点,前面的节点,和后面的节点,

原始链表

先实现这个

#include<stdio.h>
#include <iostream>
typedef int status;
typedef int ElementType;
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

typedef struct Node
{
	int data;
	struct Node *next;
} Node;

typedef struct Node * LinkList;
//single list init
//status InitList(linklist *l)
//{
//
//}
LinkList CREAT(int n)
{
	ElementType a; 
	LinkList r,p ,list = NULL;
	
	for(int i=0; i<n; i++)
	{
		std::cin >> a;
		p = (LinkList)malloc(sizeof(Node));
		p->data =a;
		p->next =NULL;
		if( list == NULL)
			list =p;
		else r->next = p; //new link node insert into the rear
		r = p;


	}
	return (list);
}
int LENGTH(LinkList list)
{
	if(list != NULL)
		return 1+LENGTH(list->next);
	else return 0;
}
int ISEMPTY(LinkList list)
{
	return list == NULL;
}
//head node
int ISEMPTYH(LinkList list)
{
	return list->next == NULL;
}
LinkList FIND( LinkList list,ElementType item)
{
	LinkList p = list;
	while(p!=NULL && p->data != item )
		p=p->next;
	return p;
}
//inset a node before the head 
void INSERTLINK()
{

}
//insert a node in the rear
void INSERTLINKR()
{

}
//insert a node after the q 
void INSERTLINKAQ(LinkList &list,LinkList q,ElementType item)
{
		
}
//insert a node after the num i node
void INSERTLINKI()
{

}
//insert an item in an ordered list
void INSERTLINKODR()
{

}

//delete linklist q
void DELLINKLIST()
{

}
//delete list
void DELLIST()
{

}
//delete the data == item
void DELITEM()
{

}

//invert the list
void INVERT(LinkList list)
{
	LinkList 
		p = list,
		q=NULL,
		r=NULL;
	while(p !=NULL)
	{
		//q = p->next;
		//r = q->next;
		//q->next = p;
		//p = p->next;
		//std::cout << q << std::endl;
		r = q;
		q = p;
		p = p ->next;
		q->next =r;
		//std::cout<<p->data<<std::endl;
	}
	list =q;
	LinkList x=list;
	while(x->next !=NULL)
	{
		std::cout << x->data << std::endl;
		x=x->next;
	}
}
//

二次循环之后



下面写各种基本操作



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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