哈希表(初步实现)

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
using namespace std;

#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0

#define Maxsize 100 //储存空间初始化分配量

#define SUCCESS 1
#define UNSUCCESS 0
#define HASHSIZE 12 //定义散列表长为数组的长度
#define NULLKEY -32768

typedef int Status;

typedef struct
{
    int *elem; //数据元素储存基址,动态的分配内存
    int cnt; //当前数据元素个数
}HashTable;

int m; // 散列表表长,全局变量

Status InitHashTable(HashTable *H)
{
    int i;
    m = HASHSIZE; //因为有HASHSIZE个元素
    H->cnt = m;
    H->elem = (int *)malloc(m*sizeof(int));
    for(i=0;i<m;i++)
        H->elem[i] = NULLKEY;//初始化
    return OK;//表示初始化成功
}
int Hash(int key)
{
    return key % m; //除留余数法
}
void InsertHash(HashTable *H,int key)
{
    int addr = Hash(key); //求散列地址
    while(H->elem[addr] != NULLKEY) //表明那个地方已经有值了,代表冲突了
    {
        addr = (addr + 1) % m; //找后面的空位插入
    }
    H->elem[addr] = key;//直到后面有空位插入
}
Status SearchHash(HashTable H,int key,int *addr)
{
    *addr = Hash(key); //求散列地址
    while(H.elem[*addr] != key)
    {
        *addr = (*addr + 1) % m;
        if(H.elem[*addr] == NULLKEY || *addr == Hash(key))  //如果循环回到原点
        {
            return UNSUCCESS;
        }
    }
    return SUCCESS;
}
int main()
{
    int arr[HASHSIZE] = {12,67,56,16,25,37,22,29,15,47,48,34};
    int i,p,key,result;
    HashTable H;
    key = 39;
    InitHashTable(&H);
    for(i=0;i<m;i++)
        InsertHash(&H,arr[i]);
    result = SearchHash(H,key,&p);
    if(result)
        cout<<"查找"<<key<<"的地址为"<<p<<endl;
    else
        cout<<"查到"<<key<<"失败"<<endl;
    for(i=0;i<m;i++)
    {
        key = arr[i];
        SearchHash(H,key,&p);
        cout<<"查找"<<key<<"的地址为"<<p<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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