3、容器机制概述

容器机制概述

1. 容器的基本概念

容器是程序设计中用于存储和管理数据元素的重要工具。它们可以分为两大类:顺序容器和关联容器。顺序容器如数组、向量、双端队列和列表,主要用于存储和管理有序的数据元素。关联容器如集合、多重集合、映射和多重映射,则用于存储和管理键值对,支持高效的查找操作。

容器的作用不仅限于数据的存储,还包括数据的组织和管理。通过合理选择和使用容器,程序员可以简化代码编写,提高程序的可读性和维护性。容器的选择直接影响程序的性能,因此理解容器的工作原理和特性是非常重要的。

2. 容器的内部结构

容器的内部结构决定了其性能和适用场景。以链表为例,链表由多个节点组成,每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表的节点定义如下:

template<class T>
class Node {
private:
    T _value;
    Node<T>* _next;
public:
    Node(T val, Node<T>* next = nullptr) : _value(val), _next(next) {}
    // 其他必要的成员函数
};

链表的节点通过指针相互连接,形成一个线性结构。链表的优点是可以动态地增加或删除节点,而不需要移动其他节点,因此适合频繁插入和删除操作。缺点是访问节点的速度较慢,因为每次访问都需要从头开始遍历。

2.1 单向链接和双向链接

单向链接的节点只有一个指针,指向下一个节点。而双向链接的节点有两个指针,分别

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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