顺序表的增,删,改,查

顺序表基本操作实现

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <iostream>


using namespace std;

//#define maxsize 100

 //定义顺序表
typedef struct{
  int data[100];
  int length;
}Sqlist;

    //初始化顺序表
 void initList(Sqlist &L){
  L.length=0;
  }

 //建立顺序表
 void Creat(Sqlist &L){
 int a,b,i=0;
 printf("请输入结点数:\n");
 scanf_s("%d",&a);
 printf("请输入各个结点的值:\n",i);
 
 for (i=0;i!=a;++i){
 scanf_s("%d",&b);
 L.data[i]=b;
 ++L.length;
 }
}
//增
 void addList(Sqlist &L,int p,int e){
 
  if(p<1||p>L.length){
  exit(1);
  printf("此位置不可插入!\n");
  }
  for(int i=L.length;i>=p;i--){
   L.data[i+1]=L.data[i];
  }
  L.data[p]=e;
  ++L.length;
 }
 //删除
 void delList(Sqlist &L,int p){
  if(p<1||p>L.length){
  exit(1);
  printf("此位置不合法!\n");
  }
  for(int i=p-1;i<L.length;i++ ){
   L.data[i]=L.data[i+1];
   int e=L.data[p-1];
   }
  --L.length;
 }
 //查找1
 int selList(Sqlist L,int p){
   if(p<1||p>L.length){
  exit(1);
  printf("无此位置!\n");
  }
   return L.data[p-1];
 }
 //查找2
 void LocList(Sqlist L,int e){
  for(int i=0;i<L.length;i++){
   if(L.data[i]==e)
    printf(" 该数在表中第%d位置",i+1);
     }
  
    }
 //修改
 void edList(Sqlist &L,int p,int e){
 
     int temp;
  printf("将表第%d个数变为%d",p,e);
  temp=L.data[p-1];
  L.data[p-1]=e;
 
 }
 //显示顺序表
 void display(Sqlist L){
            for(int i=0;i<L.length;i++){
   printf("%d,",L.data[i]);
    }
 }

 int main(int argc, char *argv[])
  {
    int p,e;
 Sqlist L;
   initList(L);
  Creat(L);
  //插入
 printf("请输入要插入的位置:\n");
 scanf_s("%d",&p);
 printf("请输入要插入值:\n");
 scanf_s("%d",&e);
    addList(L, p, e);
 
 //删除
 printf("请输入要删除的位置:\n");
 scanf_s("%d",&p);
 delList(L,p);
 
 //查找1
 printf("请输入要查找的位置:\n");
 scanf_s("%d",&p);
    e=selList(L,p);
 printf("该位置元素为%d \n",e);
 
 //查找2
 printf("请输入要查找的元素:\n");
 scanf_s("%d",&e);
    LocList(L,e);

 //修改
 printf("请输入要修改元素位置:\n");
 scanf_s("%d",&p);
 printf("替换为:\n");
 scanf_s("%d",&e);
    edList(L,p,e);

  printf("顺序表修改后为:\n");
  display(L);
  system("PAUSE");
  
  }
  

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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