3、数据结构中的断言与容器详解

数据结构中的断言与容器详解

1. 断言的基本概念

在程序的每个点上,通常存在一些对计算状态的约束,这些约束对于程序的正确性至关重要。例如,如果一个变量用于记录文件的更改次数,那么这个变量的值永远不应该是负数。了解这些约束不仅有助于人类读者理解程序,而且如果程序在执行过程中检查这些约束,就可以在错误发生时尽快发现它们。因此,将这些关于程序状态的约束记录在断言中是非常明智的做法。

断言是指在程序的指定点上必须为真的语句。

2. 断言的类型

有三种断言特别有用:
- 前置条件(Preconditions) :前置条件是指在操作开始执行时必须为真的断言。例如,平方根操作不能接受负数作为参数,因此该操作的前置条件是其参数必须为非负数。前置条件通常用于指定对参数的限制,但也可以指定其他条件,如文件已创建或设备已初始化。有些操作可能没有前置条件,这意味着它们可以在任何情况下执行。
- 后置条件(Post conditions) :后置条件是指在操作完成执行时必须为真的断言。例如,平方根操作的后置条件是其结果的平方与参数的差值在一个很小的范围内。后置条件通常用于指定参数和结果之间的关系,或者对结果的限制。有时,它们还可以指定参数是否发生变化,以及如何变化。此外,后置条件还可以指定当前置条件被违反时会发生什么(例如,抛出异常)。
- 类不变式(Class invariants) :类不变式是指对于类的任何实例,在调用其导出操作之前和之后都必须为真的断言。通常,类不变式用于指定类的属性的性质以及属性之间的关系。例如,假设一个

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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