【复习】手写数据结构之冒泡排序

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>


void swapData(int* a, int* b)
{
	int temp = *a;
	*a = *b;
	*b = temp;
}


void BubbleSort(int* arr, int length)
{
	int flag = 0;
	for (int i = 0; i < length && flag == 0; ++i)
	{
		flag = 1;
		for (int j = length-1 ; j >i ; --j)
		{
			if (arr[j-1] < arr[j])
			{
				flag = 0;
				swapData(&arr[j - 1], &arr[j]);

				for (int ii = 0; ii < length; ++ii)
					printf("%d ", arr[ii]);
				printf("\n");
			}
		}
	}

}


int main()
{
	int arr[8] = { 1, 3, 4, 5, 7, 8, 6, 5 };
	for (int i = 0; i < 8; ++i)
		printf("%d ", arr[i]);
	printf("\n");

	printf("---------排序后-------\n");
	BubbleSort(arr, 8);
	
	for (int i = 0; i < 8; ++i)
		printf("%d ", arr[i]);

	printf("\n");

	system("pause");
	return 0;
}

 

内容概要:本文详细探讨了制造业工厂中两条交叉轨道(红色和紫色)上的自动导引车(AGV)调度问题。系统包含2辆红色轨道AGV和1辆紫色轨道AGV,它们需完成100个运输任务。文章首先介绍了AGV系统的背景和目标,即最小化所有任务的完成时间,同时考虑轨道方向性、冲突避免、安全间隔等约束条件。随后,文章展示了Python代码实现,涵盖了轨道网络建模、AGV初始化、任务调度核心逻辑、电池管理和模拟运行等多个方面。为了优化调度效果,文中还提出了冲突避免机制增强、精确轨道建模、充电策略优化以及综合调度算法等改进措施。最后,文章通过可视化与结果分析,进一步验证了调度系统的有效性和可行性。 适合人群:具备一定编程基础和对自动化物流系统感兴趣的工程师、研究人员及学生。 使用场景及目标:①适用于制造业工厂中多AGV调度系统的开发与优化;②帮助理解和实现复杂的AGV调度算法,提高任务完成效率和系统可靠性;③通过代码实例学习如何构建和优化AGV调度模型,掌握冲突避免、路径规划和电池管理等关键技术。 其他说明:此资源不仅提供了详细的代码实现和理论分析,还包括了可视化工具和性能评估方法,使读者能够在实践中更好地理解和应用AGV调度技术。此外,文章还强调了任务特征分析的重要性,提出了基于任务特征的动态调度策略,以应对高峰时段和卸载站拥堵等情况。
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