数据结构与算法(Python)(四)—— 顺序表和链表(3)双向链表

本文深入讲解双向链表的原理及实现,包括节点和链表的构造,提供了多种操作方法如添加、删除、查找等,并附有详细的代码示例。

3. 双向链表

  • “双向链表”或“双面链表”指每个节点有两个链接:一个指向前一个节点,当此节点为第一个节点时,指向空值;而另一个指向下一个节点,当此节点为最后一个节点时,指向空值。
3.1 节点实现
class Node(object):
    def __init__(self, elem):
        self.elem = elem
        self.next = None
        self.prev = None
3.2 链表实现
  • 双向链表可执行的操作
    is_empty() 链表是否为空
    length() 链表长度
    travel() 遍历链表
    add(item) 链表头部添加
    append(item) 链表尾部添加
    insert(pos, item) 指定位置添加
    remove(item) 删除节点
    search(item) 查找节点是否存在
  • 代码实现(代码后方有几种情况的图示解释)
class DoubleLinkList():
    def __init__(self, node=None):
        self.__head = node

    def is_empty(self):
        """链表是否为空"""
        return self.__head is None

    def length(self):
        """链表长度"""
        cursor = self.__head
        count = 0
        while cursor is not None:
            count += 1
            cursor = cursor.next
        return count

    def travel(self):
        """遍历整个链表"""
        cursor = self.__head
        while cursor is not None:
            print(cursor.elem, end='\t')
            cursor = cursor.next
        print("")

    def add(self, item):
        """链表头部添加元素"""
        node = Node(item)
        node.next = self.__head
        self.__head = node
        node.next.prev = node

    def append(self, item):
        """链表尾部添加元素"""
        node = Node(item)
        if self.is_empty():
            self.__head = node
        else:
            cursor = self.__head
            while cursor.next is not None:
                cursor = cursor.next
            cursor.next = node
            node.prev = cursor


    def insert(self, pos, item):
        """指定位置添加元素
        :param pos 从0开始
        """
        if pos <= 0:
            self.add(item)
        elif pos > self.length()-1:
            self.append(item)
        else:
            node = Node(item)
            count = 0
            cursor = self.__head
            while count < pos:
                cursor = cursor.next
                count += 1
            node.next = cursor
            node.prev = cursor.prev
            cursor.prev.next = node
            cursor.prev = node

    def remove(self, item):
        """删除节点"""
        cursor = self.__head
        while cursor is not None:
            if cursor.elem == item:
                # 先判断是否是头节点
                if cursor == self.__head:
                    self.__head = cursor.next
                    if cursor.next is not None:
                        cursor.next.prev = None
                    else:
                        pass  # 只有一个节点
                else:
                    cursor.prev.next = cursor.next
                    if cursor.next is not None:
                        cursor.next.prev = cursor.prev
                    else:
                        pass  # 最后一个节点
                return True
            else:
                cursor = cursor.next

    def search(self, item):
        """查找节点是否存在"""
        cursor = self.__head
        while cursor is not None:
            if cursor.elem == item:
                return True
            else:
                cursor = cursor.next
        return False
  • 几种情况的解释
  1. 指定位置插入元素
  2. 删除元素
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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