第十四周项目1 验证分块查找算法

本文详细介绍了分块查找算法的实现原理及应用案例。通过具体的C语言代码示例,展示了如何构建索引表并利用二分查找和顺序查找相结合的方式高效地定位目标元素。

问题:

/*       
* Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院       
* All rights reserved.       
* 文件名称:项目1.cpp       
* 作    者:王晓慧      
* 完成日期:2016年12月2日       
* 版 本 号:v1.0        
*问题描述:认真阅读并验证分块查找算法。 
*输入描述:无       
*程序输出:测试数据       
*/      

#include <stdio.h>  
#define MAXL 100    //数据表的最大长度  
#define MAXI 20     //索引表的最大长度  
typedef int KeyType;  
typedef char InfoType[10];  
typedef struct  
{  
    KeyType key;                //KeyType为关键字的数据类型  
    InfoType data;              //其他数据  
} NodeType;  
typedef NodeType SeqList[MAXL]; //顺序表类型  
  
typedef struct  
{  
    KeyType key;            //KeyType为关键字的类型  
    int link;               //指向对应块的起始下标  
} IdxType;  
typedef IdxType IDX[MAXI];  //索引表类型  
  
int IdxSearch(IDX I,int m,SeqList R,int n,KeyType k)  
{  
    int low=0,high=m-1,mid,i;  
    int b=n/m;              //b为每块的记录个数  
    while (low<=high)       //在索引表中进行二分查找,找到的位置存放在low中  
    {  
        mid=(low+high)/2;  
        if (I[mid].key>=k)  
            high=mid-1;  
        else  
            low=mid+1;  
    }  
    //应在索引表的high+1块中,再在线性表中进行顺序查找  
    i=I[high+1].link;  
    while (i<=I[high+1].link+b-1 && R[i].key!=k) i++;  
    if (i<=I[high+1].link+b-1)  
        return i+1;  
    else  
        return 0;  
}  
  
int main()  
{  
    int i,n=25,m=5,j;  
    SeqList R;  
    IDX I= {{14,0},{34,5},{66,10},{85,15},{100,20}};  
    KeyType a[]= {8,14,6,9,10,22,34,18,19,31,40,38,54,66,46,71,78,68,80,85,100,94,88,96,87};  
    KeyType x=85;  
    for (i=0; i<n; i++)  
        R[i].key=a[i];  
    j=IdxSearch(I,m,R,n,x);  
    if (j!=0)  
        printf("%d是第%d个数据\n",x,j);  
    else  
        printf("未找到%d\n",x);  
    return 0;  
}  



基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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