码农小白 算法篇[位的操作] 找出唯一成对的数

找出唯一成对的数

1—1000这1000个数放在1001个元素的数组中,只有唯一的一个元素值重复,
其他均只出现一次。每个数组元素只能访问一次,设计一个算法,将它找出来;
不能用辅助存储空间,能否设计一个算法实现?

import java.util.Random;

public class A_001 {
	/*
	 * 题1:找出唯一成对的数
	 * 1—1000这1000个数放在1001个元素的数组中,只有唯一的一个元素值重复,
	 * 其他均只出现一次。每个数组元素只能访问一次,设计一个算法,将它找出来;
	 * 不能用辅助存储空间,能否设计一个算法实现?
	 */

	public static void main(String[] args) {
		int N = 1001;
		int[] arr = new int[N];
		
		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {  //填充数组
			arr[i] = i + 1;
		}
		//在数组最后位置生成一个随机数
		//Random().nextInt(N)  生成0~N的随机数,不包括N
		//Random().nextInt(N-1) + 1  确保不包括0和N
		arr[arr.length - 1] = new Random().nextInt(N-1) + 1;
		
		int index = new Random().nextInt(N);  //生成一个随机下标
		System.out.println(index);
		
		//交换位置
		int box = arr[index];
		arr[index] = arr[arr.length - 1];
		arr[arr.length - 1] = box;
		
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {  //输出数组
			System.out.print(arr[i] + " ");
			if((i + 1) % 30 == 0)
				System.out.println();
		}
		
		//利用(A^B^C^C^B = A)的原理消除重复
		int x1 = 0;  //用x1储存数组异或的总和
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			x1 = x1 ^ arr[i];
		}
		
		int x2 = 0;  //用x2储存1~1000异或的总和
		for (int i = 1; i < N; i++) {
			x2 = x2 ^ i;
		}
		
		int a = x1 ^ x2;//数组异或的总和  ^ 1~1000异或的总和   得出  重复值
		System.out.print("\n" + a);
	}
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参设置、适应度函设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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