排序简单整理

本文深入探讨了排序算法的概念,包括内部排序与外部排序的区别,简单排序与先进排序的时间复杂度对比,以及具体排序算法如插入排序、希尔排序、冒泡排序、选择排序和归并排序的特点和实现。此外,还介绍了基数排序及其复杂度。
在待排序的文件中,若存在多个关键字相同的记录,经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,该排序方法是稳定的,否则不稳定

内部排序:排序时不涉及数据的内外存交换(适用于记录个数不很多的小文件)
外部排序:排序过程中进行数据的内外存交换(适用于记录个数太多不能一次将其全部记录放入内存的大文件)

简单排序:时间复杂度 O(n^2)
先进排序:O(nlogn)
基数排序:O(d*n)

插入排序:O(n^2)
希尔排序:分成子序列的插入排序,几趟  ,有提高

冒泡排序:O(n^2)
改进:快速排序O(nlogn)  最好的内部排序  在所有同数量级的排序方法中平均性能最好

选择排序:O(N^2)
简单选择排序,树形选择排序,堆排序(只需要一个记录大小的辅助空间)最坏的情况下  O(nlogn) 

归并排序:O(nlogn)  最稳定

基数排序:O(n^2)
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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