数据结构课程设计-----题目1 程序设计报告(简版)

银行活期储蓄处理程序设计
该程序实现了银行活期储蓄处理,包括开户、销户、存款、取款和修改密码等功能。使用单链表存储账户信息,通过姓名搜索账户。所有操作的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)。

问题描述:

小明是一个计算机专业topstudent,祝贺他毕业了。

并准备到银行参加工作。上班第一天,经理叫他编制一个实现一个活期储蓄处理程序,算作考查。

上班第一天, 一定要给领导一个好印象,小明二话没说,就答应了。现要你是小明了,

请完成如下题目功能。储户开户、销户、存入、支出活动频繁,系统设计要求:

(1)能比较迅速地找到储户的帐户,以实现存款、取款记账;

(2)能比较简单,迅速地实现插入和删除,以实现开户和销户的需要。

问题分析:

根据该问题的描述,要求的是设计一个银行账户管理系统,需要对银行账户进行开户销户、通过一定条件快速搜索账户,然后进行存取款的操作。由于账户操作活动较为频繁,要迅速的进行插入和删除操作,故不能使用顺序表来存储,虽然使用顺序表搜索速度较链表快,但是顺序表在插入删除时必须移动大量的数据元素,且账户的数量难以确定,容易造成账户数据的存储问题。故采取单链表的方式进行存储。

逻辑结构和存储结构设计:

该程序因为是对账户的存储及其操作,所以使用线性表的逻辑结构。存储结构使用的是链接存储结构即单链表的方式存储,以方便账户信息的存取操作。

算法设计:

在主程序运行时,先用无参构造函数Bank()来创建一个头结点first。开户函数insert()主要是在表尾进行插入账户信息的,销户函数del(),存款函数save(),取款函数withdraw(),修改密码函数modify()主要的是依赖搜索函数search()通过姓名搜索到账户所在位置,在利用所得位置完成后续的操作。

时间复杂度和空间复杂度分析:

由于程序中所有的操作都从头指针first开始进行逐个结点的搜索,所以所有函数的时间复杂度皆为T(n)=O(n).

该程序除了函数算法、存储的数据之外,临时开辟的存储空间都最多只是一个临时结点及即将要录入的数据,故空间复杂度为S(n)=O(1).


运行结果截图:

1、主菜单:



2、开户功能:


3、销户功能:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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