快速排序

本文深入讲解了快速排序算法的实现原理及步骤,通过具体代码演示了如何使用递归方式完成数组排序,最后提供了完整的Java代码示例。
public class QuickSort {
    public static int getMidIndex(int[] list, int low, int high) {
        int temp = list[low];
        while(low < high) {
            while(low<high && list[high] >= temp) {
                high --;
            }
            list[low] = list[high];
            while(low<high && list[low] <= temp) {
                low ++;
            }
            list[high] = list[low];
        }
        list[low] = temp;
        return low;
    }
    
    public static void quickSort(int[] list, int low, int high) {
        //递归一定要注意递归结束的条件,否则就是死循环
        if(low < high) {
            int middle = getMidIndex(list, low, high);
            quickSort(list, low, middle-1);
            quickSort(list, middle+1, high);
        }
        
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        int[] list = { 8, 23,6, 6,7,7,3,4,0,9, 17};
        quickSort(list, 0, list.length-1);
        for(int i = 0 ; i < list.length; i++) {
            System.out.print(list[i] + " ");
        }
        
        
    }

}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/leehfly/p/5228633.html

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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