快速排序_QuickSort

本文详细介绍了快速排序算法的基本思想和实现过程。快速排序采用分治策略,通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分,使其中一部分的所有关键字均比另一部分的小,然后再分别对这两部分继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。

快速排序的基本思想是:通过一趟排序将待记录分割成独立的两部分,其中一部分就的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分就继续进行排序,以达到整个序列有序。

快速排序是工程代码中用的最多的,使用的分治思想,
快速排序在这几个O(N*logN)的算法中也是效率最高的。

关键点在于 == 递归(分治) + 快慢指针 ==

实现代码:

class Solution {
public:
    void quickSort(vector<int>& nums, int begin, int end) {
        if(begin >= end) return; //terminator
        int pivot = partition(nums, begin, end); //process current layer
        quickSort(nums, begin, pivot - 1); //drill down
        quickSort(nums, pivot + 1, end);
    }
    
    int partition(vector<int>& nums, int begin, int end) {
        int counter = begin;
        int pivot = end;
        for(int i = begin; i < end; ++i) {
            if(nums[i] < nums[pivot]) {
                swap(nums[i], nums[counter++]); //快慢指针
            }
        }
        swap(nums[counter], nums[pivot]);
        return counter;
    }
};
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、路径平滑技术和多约束融合机制,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、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,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算法改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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