快速排序算法的Java实现

本文深入探讨快速排序算法的工作原理、实现细节及优化策略,包括划分过程、递归调用和性能分析。

 /**
  * 对数组a[l,r]中的元素进行排序。
  * @param a 待排序数组
  * @param l 待排序数组的起始元素的下标值
  * @param r 待排序数组的终止元素的下标值
  */
 private void quickSort(int[] a, int l,int r){
  if (l < r){ //判断待排序的子数组中是否有大于一个的元素。
   int p = partition(a,l,r); //将待排序子数组中第一个元素作为划分元素,返回该元素排序后的下标值。
   quickSort(a,l,p-1); //递归排序。
   quickSort(a,p+1,r);
  }
 }
 /**
  * 使用参数数组中第一个元素作为划分元素x将数组a[l,r]中的元素进行左右划分,左边的元素小于等于划分元素,右边的元素大于划分元素。
  * 思路主要是从左向右寻找大于划分元素x的数值和从右向左寻找小于划分元素x的数值,找到后如果i<j 就交换位置。
  * 最终得到的j值就是划分元素x所要在的位置。
  * @param a 待排序数组
  * @param l 待排序数组的起始元素的下标值
  * @param r 待排序数组的终止元素的下标值
  * @return  返回划分元素在排序后数组中的下标位置
  */

 private int partition(int[] a, int l, int r) {
  
  int x = a[l];
  int i = l,j=r+1;
  
  while(true){
   while(a[--j]>x); //由于选择数组的第一个元素作为划分元素,j 永远不会越界。
   while(a[++i]<x && i < r); // 如果传入的数组中,其他元素都比划分元素小的话,会出现越界。所以加了i<j的判断。
   if (i>=j) break;
   swap(a,i,j);
  }
  
  a[l] = a[j];
  a[j] = x;
  return j;
 }
 
 private void swap(int[] a, int i, int j) {
  int temp = a[i];
  a[i] = a[j];
  a[j] = temp;
  
 }

 

【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,重点关注算法的参数设置、适应度函数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改进中。
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