删除倒数第n个节点

本文介绍了一个简单的单链表实现,包括节点类和链表类的定义。重点讲解了如何通过快慢指针技巧,在一次遍历中删除链表倒数第N个节点的方法,并提供了完整的代码示例。

在这里插入图片描述

//节点类
class ListNode6{
    public int data;
    public ListNode6 next;

    public ListNode6(int data) {
        this.data = data;
        this.next = null;
    }
}

//链表类
public  class SingleList5{
    public ListNode6 head;

    public SingleList5() {
        this.head = null;
    }

    //头插法
    public void addFirst(int data){
        ListNode6 node6=new ListNode6(data);
        //判断是否为第一次插入
        if (head==null){
            this.head=node6;
        }else {
            node6.next=this.head;
            this.head=node6;
        }
    }

    //删除倒数第n个节点
    public ListNode6 Del(int n){
        ListNode6 fast=this.head;
        ListNode6 slow=this.head;

        //如果链表为空或者链表只有一个节点,返回null
        if (this.head==null||this.head.next==null){
            return null;
        }
        //先让fast走n步
        for (int i = 0; i <n ; i++) {
            fast=fast.next;
        }
        //如果待删除节点为第一个节点,那么fast走了n步之后就为空
        if (fast==null){
//            this.head=this.head.next;
//            return  this.head;
            return this.head.next;
        }

        //如果待删除节点为第二个节点,那么fast走了n步之后fast的next就为空
        if (fast.next==null){
            slow.next=slow.next.next;
            return slow;
        }

        //若果待删除节点不是特殊节点,那么让fast多走一步,为了使slow指向待删除节点的前一个节点
        fast=fast.next;
        while (fast!=null){
            fast=fast.next;
            slow=slow.next;
        }
        slow.next=slow.next.next;
        return this.head;

    }

    public void DisPlay(){
        ListNode6 cur=this.head;
        while (cur!=null){
            System.out.print(cur.data+" ");
            cur=cur.next;
        }
    }
}
public class TestSingleList5 {
    public static void main(String[] args) {
        SingleList5 singleList5=new SingleList5();
        singleList5.addFirst(1);
        singleList5.addFirst(2);
        singleList5.addFirst(3);
        singleList5.addFirst(4);
        singleList5.addFirst(5);
        singleList5.addFirst(6);
        singleList5.Del(3);
        singleList5.DisPlay();
    }
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值