数据结构之链表

单向链表

思想:单向链表--------有一个头节点(head)(包含下一个节点的引用next),通过引用实现了节点之间的相关联,形成了一个链表


    private  node head  ;
    //查询
    public Object get(int index) {
        node  temp = head.getNext() ;
        if(index<0){
            return "error";

        }
        for (int i = 1; i <index; i++) {
            temp =  temp.getNext();
        }
        return temp.getData();

    }
//添加
    public void add(node node){

        if(head == null){
            head=new node();
        }
        node  temp =  head;
        while (temp.getNext()!=null){
            temp =  temp.getNext();
        }
        temp.setNext(node);
    }
//测试
  public static void main(String[] sad){

        LinkedList linkedList = new LinkedList();

        linkedList.add("qwe");
        linkedList.get(0);
        System.out.println(linkedList);

        singlelinkedlist singlelinkedlist =new singlelinkedlist();
        node de = new node();
        de.setData("123");
        node de1 = new node();
        de1.setData("1234");
        node de2 = new node();
        de2.setData("12345");
        node de3 = new node();
        de3.setData("123456");
        node de4 = new node();
        de4.setData("1234567");
        node de5 = new node();
        de5.setData("12345678");

        singlelinkedlist.add(de);
        singlelinkedlist.add(de1);
        singlelinkedlist.add(de2);
        singlelinkedlist.add(de3);
        singlelinkedlist.add(de4);
        singlelinkedlist.add(de5);
        singlelinkedlist.get(4);
    }

双向链表

思想:双向链表--------有一个头节点(head)(包含下一个节点的引用next,包含前一个节点(tail)的引用pre)
有一个尾节点(tail)(包含下一个节点(head)的引用next,包含前一个节点的引用pre)


    private node head;
    private node last;
  //添加
    public void add(node de){

        if(head == null){
            head=new node();
            last=new node();
        }
        node temp = head;
        node temp1 = last;
        while (temp.getNext()!=null){
            temp = temp.getNext();
        }
        temp.setNext(de);
        de.setPre(temp);
        de.setNext(temp1 );
        
       //另一种实现方式
        //node newNode = new node();
        //if (head == null) {
        //    head = newNode;
        //    last = newNode;
        //    return;
        //}
        //
        //node tailTmp = last;
        //tailTmp.setNext(newNode);
        //newNode.setPre( tailTmp);
        //last = newNode;
    }

//测试
 public static void main(String[] sad){

        dubbolianbiao biao  =new dubbolianbiao();
        node de = new node();
        de.setData("123");
        node de1 = new node();
        de1.setData("1234");
        node de2 = new node();
        de2.setData("12345");
        node de3 = new node();
        de3.setData("123456");
        node de4 = new node();
        de4.setData("1234567");
        node de5 = new node();
        de5.setData("12345678");

        biao.add(de);
        biao.add(de1);
        biao.add(de2);
        biao.add(de3);
        biao.add(de4);
        biao.add(de5);
       // biao.get(4);
    }

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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