插入排序

插入排序算法实现

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import java.util.Arrays;

public class Code_01_InsertionSort {
    public static void insertionSort(int []arr){
        if(arr==null||arr.length<1){
            return;
        }
        for(int i=1;i<arr.length;i++){
            for(int j=i-1;j>=0&&arr[j]>arr[j+1];j--){
                swap(arr,j,j+1);
            }
        }
    }

    private static void swap(int[] arr, int j, int i) {
        arr[i] = arr[i] ^ arr[j];
        arr[j] = arr[i] ^ arr[j];
        arr[i] = arr[i] ^ arr[j];
    }

    //for test
    public static void comparator(int []arr){
        Arrays.sort(arr);
    }
    //for test
    public static int []generateRandomArray(int maxSize,int maxValue){
        int []arr=new int[(int)((maxSize+1)*Math.random())];
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            arr[i]=(int)((maxSize+1)*Math.random())-(int)((maxSize)*Math.random());

        }
        return arr;
    }
    //for test
    public static int[]copyArray(int []arr){
        if(arr==null)
            return null;
        int []res=new int[arr.length];
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            res[i]=arr[i];
        }
        return res;
    }
    //for test
    public static boolean isEqual(int []arr1,int[]arr2){
        if((arr1==null&&arr2!=null)||(arr1!=null&&arr2==null)){
            return false;
        }
        if(arr1==null&&arr2==null)
            return true;
        if(arr1.length!=arr2.length)
            return false;
        for (int i=0;i<arr1.length;i++){
            if(arr1[i]!=arr2[i]){
                return false;
            }

        }
        return true;
    }
    //for test
    public static void printArray(int []arr){
        if(arr==null){
            return;
        }
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            System.out.print(arr[i]+" ");
        }
        System.out.println();
    }

    public static void main(String[] args) {
        int testTime=500000;
        int maxSize=100;
        int maxValue=100;
        boolean succeed=true;
        for(int i=0;i<testTime;i++){
            int []arr1=generateRandomArray(maxSize,maxValue);
            int []arr2=copyArray(arr1);
            insertionSort(arr1);
            comparator(arr2);
            if(!isEqual(arr1,arr2)){
                succeed=false;
                break;
            }
        }
        System.out.println(succeed?"Nice !":"Fucing fucked!");

        int []arr=generateRandomArray(maxSize,maxValue);
        printArray(arr);
        insertionSort(arr);
        printArray(arr);
    }


}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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