快速排序

快速排序(此方法为啊哈算法讲解的方法)

在这里插入图片描述
代码实现:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int s[1000005];
void quick(int left,int right)
{
    if(left>right)
        return ;
    int temp=s[left];
    int j=right;
    int i=left;
    int t;
    while(i!=j)
    {
        while(s[j]>=temp&&i<j)
            j--;
        while(s[i]<=temp&&i<j)
            i++;
        if(i<j)
        {
            t=s[i];
            s[i]=s[j];
            s[j]=t;
        }
    }
    s[left]=s[i];
    s[i]=temp;
    quick(left,i-1);
    quick(i+1,right);
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%d",&s[i]);
    }
    quick(0,n-1);
    for(int i=0;i<n-1;i++)
        printf("%d ",s[i]);
        printf("%d",s[n-1]);
    return 0;
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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