heapsort

#define PARENT(__i) (__i / 2)
#define LEFT(__i) (__i * 2)
#define RIGHT(__i) (__i * 2 + 1)

int heap_size,length;

/*inline*/void exchange(int *a,int *b)
{
	*a ^= *b;
	*b = *a ^ *b;
	*a ^= *b;
	return;
}

void max_heapify(int A[],int i)
{
	int l,r;
	int largest;

	l = LEFT(i);
	r = RIGHT(i);
	largest = (l <= heap_size && A[l] > A[i])? l: i;
	if(r <= heap_size && A[r] > A[largest])
		largest = r;
	if(largest != i) {
		exchange(&A[i],&A[largest]);
		max_heapify(A,largest);
	}
	return;
}

void build_max_heap(int A[])
{
	int i;

	heap_size = length;
	for(i = length / 2;i > 0;i--)
		max_heapify(A,i);
	return;
}

void heapsort(int A[])
{
	int i;

	build_max_heap(A);
	for(i = length;i > 1;i--) {
		exchange(&A[1],&A[i]);
		heap_size--;
		max_heapify(A,1);
	}
	return;
}

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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