第14周 项目1(1)-折半查找

本文介绍了两种折半查找算法实现方式,一种是非递归的方式,另一种是递归的方式,并通过C语言实现了这两种算法,同时展示了如何查找一个有序数组中的特定元素。
/* 
*文件名称:1.pp 
*作者:崔从敏 
*完成日期:2015年11月30日 
*问题描述:验证算法  */

1.折半查找

#include <stdio.h>
#define MAXL 100
typedef int KeyType;
typedef char InfoType[10];
typedef struct
{
    KeyType key;                //KeyType为关键字的数据类型
    InfoType data;              //其他数据
} NodeType;
typedef NodeType SeqList[MAXL];     //顺序表类型

int BinSearch(SeqList R,int n,KeyType k)
{
    int low=0,high=n-1,mid;
    while (low<=high)
    {
        mid=(low+high)/2;
        if (R[mid].key==k)      //查找成功返回
            return mid+1;
        if (R[mid].key>k)       //继续在R[low..mid-1]中查找
            high=mid-1;
        else
            low=mid+1;          //继续在R[mid+1..high]中查找
    }
    return 0;
}

int main()
{
    int i,n=10;
    int result;
    SeqList R;
    KeyType a[]= {1,3,9,12,32,41,45,62,75,77},x=75;
    for (i=0; i<n; i++)
        R[i].key=a[i];
    result = BinSearch(R,n,x);
    if(result>0)
        printf("序列中第 %d 个是 %d\n",result, x);
    else
        printf("木有找到!\n");
    return 0;
}


运行结果:

2.递归的折半查找算法

#include <stdio.h>
#define MAXL 100
typedef int KeyType;
typedef char InfoType[10];
typedef struct
{
    KeyType key;                //KeyType为关键字的数据类型
    InfoType data;              //其他数据
} NodeType;
typedef NodeType SeqList[MAXL];     //顺序表类型

int BinSearch1(SeqList R,int low,int high,KeyType k)
{
    int mid;
    if (low<=high)      //查找区间存在一个及以上元素
    {
        mid=(low+high)/2;  //求中间位置
        if (R[mid].key==k) //查找成功返回其逻辑序号mid+1
            return mid+1;
        if (R[mid].key>k)  //在R[low..mid-1]中递归查找
            BinSearch1(R,low,mid-1,k);
        else              //在R[mid+1..high]中递归查找
            BinSearch1(R,mid+1,high,k);
    }
    else
        return 0;
}

int main()
{
    int i,n=10;
    int result;
    SeqList R;
    KeyType a[]= {1,3,9,12,32,41,45,62,75,77},x=75;
    for (i=0; i<n; i++)
        R[i].key=a[i];
    result = BinSearch1(R,0,n-1,x);
    if(result>0)
        printf("序列中第 %d 个是 %d\n",result, x);
    else
        printf("木有找到!\n");
    return 0;
}


运行结果:

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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