庞果英雄汇——数组排序

题目详情

本题来自caopengcs,只要你有兴趣,每个人都可以出题(出题入口在主页右侧边栏“贡献题目”->“我要发布”内),以下是题目详情:

给定一个包含1-n的数列,我们通过交换任意两个元素给数列重新排序。求最少需要多少次交换,能把数组排成按1-n递增的顺序,其中,数组长度不超过100。

例如:

原数组是3,2,1, 我们只需要交换1和3就行了,交换次数为1,所以输出1。

原数组是2,3,1,我们需要交换2和1,变成1,3,2,再交换3和2,变为1,2,3,总共需要的交换次数为2,所以输出2。


函数头部:

C/C++

int run(const int *a,int n);

java

class solution {

public static int run(int [] a)

}


解决方案:

for(i=0;i<n;i++)

循环以下算法(终止条件:a[i]的值与a[a[i]-1]的值相等

      如果a[i]的值与a[a[i]-1]的值不相等(如3,2,1中a[0]与a[3-1]的值不同);

      将a[i]的值与数组的第a[i]-1号元素交换位置(置换结果为1,2,3);

代码如下:

#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <iostream>
using namespace std;

int  run(const int *a,int n) {
     int count=0;
     int fN=0;
     int p[100];
     for(int j=0;j<n;j++)
     {
           p[j]=a[j]; 
     }
     for(int i=0;i<n;i++)
     {
         int Pro=p[i];    
         while(p[i]!=p[Pro-1]) 
         {
             int F=p[Pro-1];
               p[Pro-1]=p[i];
               p[i]=F;     
             count++;
             Pro=p[i];
         }
     }
     return count;
}



//start 提示:自动阅卷起始唯一标识,请勿删除或增加。
int main()
{   
      int a[4]={2,3,1,4};
      cout<<run(a,4);
      return 0;

//end //提示:自动阅卷结束唯一标识,请勿删除或增加。        

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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