数据结构之队列

队列是一种特殊的线性表,它特殊之处在于它只能在头端进行删除操作,在后端进行插入操作。和栈具有相同的性质它也是一种操作受限制的线性表,通常又称为先进先出。它也是算法中常使用的重要知识。 接下来我的代码实现使用了c++中的模板类实现,这样操作比较灵活可以根据实际需要插入的类型进行操作,首先先介绍一下模板类的使用方法。

 

 

 

模板类:template<class T(形参名)>class< T > 类名 

#include<iostream>
using namespace std;
template<class T>class Fell {
public:
    T printf();
};
template<class T> T Fell<T>::printf()
{
    cout << "模板。" << endl;
    //return 0;
}
int main()
{
    Fell<void> a;
    a.printf();
    system("pause");
    return 0;
}

接下来我就给大家讲一下使用模板如何实现队列。其实实现的方法一样只是将代码灵活化,首先先插入data->pushData()函数,在插入数据的时候要考虑该队列是否已满判断函数->ifFull(),分两种情况1:满->用T *data=new T[maxRoom]开辟空间(加一)2:不满则data[front+1]=value;删除一样分两种情况1:空(不输出)2:非空->delete()函数实现,最后是输出则按照先进先出的原则即可。

 

具体代码实现如下:

/*队列*/
#include<iostream>
#define maxSize 10
using namespace std;
template<class T>class Queue {
private:
    T front;//插(前)
    T rear;//出(后)
    T data[maxSize];
    T maxRoom;
public:
    Queue();
    ~Queue();
    T pushData(T value);//插入data
    T ifFull();//判断是否满了
    T dalation();//扩容
    T deleteData();//删除data
    T ifEmpty();//判断是否为空
    T printf();//打印
};
template<class T>Queue<T>::Queue()
{
    front = -1;
    rear = 0;
    maxRoom = maxSize;
}
template<class T>Queue<T>::~Queue() { delete[]data; }
template<class T>T Queue<T>::pushData(T value)
{
    if (ifFull())
    {
        //扩容
        dalation();
        front = front + 1;
        data[front] = value;
    }
    else if (!ifFull())
    {
        front = front + 1;
        data[front] = value;
    }
    return 0;
}
template<class T>T Queue<T>::ifFull()
{
    if (front == maxRoom - 1)
    {
        return true;
    }
    else
        return false;
}
template<class T>T Queue<T>::dalation()
{
    maxRoom = maxRoom + 1;
    T *data = new T[maxRoom];
    return 0;
}
template<class T>T Queue<T>::deleteData()
{
    if (ifEmpty())
    {
        cout << "该队列为空队列." << endl;
    }
    else if (!ifEmpty())
    {
        rear = rear + 1;
    }
    return 0;
}
template<class T>T Queue<T>::ifEmpty()
{
    if (front == -1)
        return true;
    else
        return false;
}
template<class T>T Queue<T>::printf()
{
    if (rear > front)
    {
        cout << "该队列为空." << endl;
    }
    else
    {
        for (int i = rear; i <= front; i++)
        {
            cout << data[i] << endl;
        }
    }
  return 0;

}

int main()
{
    Queue<int> a;
    a.pushData(1);
    a.pushData(2);
    a.pushData(3);
    Queue<char> b;
    b.pushData('a');
    b.printf();
    //a.deleteData();
    a.printf();
    system("pause");
    return 0;
}

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的正确验证通常通过对比变换前后信号的特来完成,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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