线性表

代码:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MaxSize 1000
typedef struct
{
    int *elem;
    int Length;
}SqList;
int InitList(SqList *L)
{
    L->elem=(int *)malloc(sizeof(int)*MaxSize);
    if(!L->elem)
        return 0;
    L->Length=0;
    return 1;
}
void DestoryList(SqList *L)
{
    free(L->elem);
    L->Length=0;
}
void ClearList(SqList *L)
{
    L->Length=0;
}
int ListLength(SqList L)
{
    return L.Length;
}
int IsEmpty(SqList L)
{
    if(L.Length==0)
        return 1;
    return 0;
}
void GetElem(SqList L,int i,int *e)
{
    if(i<1||i>L.Length)
        return;
    e=(int *)malloc(sizeof(int));
    *e=L.elem[i-1];
    return;
}
int LocateELem(SqList L,int e)
{
    int i;
    for(i=0;i<L.Length;i++)
        if(L.elem[i]==e)
            return i;
    return -1;
}
int ModifyElem(SqList *L,int i,int e)
{
    if(i<1||i>L->Length)
        return 0;
    L->elem[i-1]=e;
    return 1;
}
void OutputElems(SqList L)
{
    int i;
    for(i=0;i<L.Length-1;i++)
        printf("%d ",L.elem[i]);
    printf("%d\n",L.elem[L.Length-1]);
}
int ListInsert(SqList *L,int i,int e)
{
    int j;
    if(i<1)
        return 0;
    if(i>L->Length)
        i=L->Length+1;
    for(j=L->Length;j>=i;j--)
        L->elem[j]=L->elem[j-1];
    L->elem[i-1]=e;
    L->Length++;
    return 1;
}
int ListDelete(SqList *L,int i)
{
    int j;
    if(i<1||i>L->Length)
        return 0;
    for(j=i-1;j<=L->Length-2;j++)
        L->elem[j]=L->elem[j+1];
    L->Length--;
    return 1;
}
int main()
{
    SqList L;
    InitList(&L);
    ListInsert(&L,1,1);
    ListInsert(&L,3,2);
    ListInsert(&L,3,3);
    ListInsert(&L,4,4);
    ListInsert(&L,2,7);
    OutputElems(L);
    ListDelete(&L,2);
    OutputElems(L);
    return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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