插入排序(直接排序)√, 希尔排序、 选择排序√、 冒泡排序√、 堆排序、 快速排序,计数排序√


视频讲解 b站排序

插入排序、(直接排序)

就是和前边元素比较

void zhijie(int a[],int n)
{
	int i,j,t;
	for(i=1;i<n;i++)
	{

		for(j=0;j<i;j++)
		{
			if(a[i]<a[j])
			{
				int m=a[i];
				a[i]=a[j];
				a[j]=m;
			}
		}
	}
}

希尔排序、

选择排序、

元素和后面的不断比较

void xuanze(int a[],int n)
{
	int i=0,j=0;
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		for(j=i;j<n;j++)
		{
			if(a[j]<a[i])
			{
				int m=a[i];
				a[i]=a[j];
				a[j]=m;
			}
		}
	}
}

冒泡排序、

相邻比较

void maopao(int a[],int n)
{
	int i=0,j=0;
	int t=0;
	for(i=0;i<n-1;i++)
	{
		for(j=0;j<n-i-1;j++)
		{
			if(a[j]>a[j+1])
			{
				int m=a[j];
				a[j]=a[j+1];
				a[j+1]=m;
			}
		}
	}
	
}

堆排序、

快速排序

计数排序

有四个数组
在这里插入图片描述
累计值意义:通过数找到最终自己位置,通过c[i]+=c[i-1]计算
例如原始数组中 2 通过累计值(累计数组中的下标)找到3,说明2总共有3个,
最终结果下标从0开始,将2放在3-1下标值为2的最终位置
依次放置,最后输出最终数组

原始,计数,累计,最终
在这里插入图片描述

#include <stdio.h>  
#include <stdlib.h>  

void print_arry(int *a,int n)  //打印数组
{  
    int i;  
    for(i = 0; i<n; i++)  
    {  
        printf("%d ", a[i]);  
    }  
    printf("\n");  
}  
void count_sort(int *a, int *sort, int n) 
{  
    int *count= (int *)malloc(sizeof(int) * 10);  
    int i;   
    //初始化计数数组   
    for(i = 0; i<10; i++)  
        count[i] = 0;  
    //统计i的次数   
    for(i = 0;i<n;i++)  
        count[a[i]]++;  
    //对所有的计数累加   
    for(i = 1; i<10; i++)  
        count[i] += count[i-1];   
    //逆向遍历源数组(保证稳定性),根据计数数组中对应的值填充到先的数组中   
    for(i = n; i>0; i--)  
    {  
        sort[count[a[i-1]]-1] = a[i-1];  
        count[a[i-1]]--;    
    }   
    free(count);  
}  
int main() 
{  
    int n,i; 
    int *a,*sort;
    printf ("输入数组大小n:");   
    scanf ("%d", &n);  

    a = (int *)malloc(sizeof(int) * n);  
    sort = (int *)malloc(sizeof(int) * n);  //给你的数组和排序数组分配空间 

    for (i = 0; i<n; i++)  
    {  
        scanf("%d",&a[i]);
    } 

    printf ("你输入的数值为0~10的数组为\n");   
    print_arry(a, n);  
    count_sort(a, sort, n);  
    printf ("排序后的数组:");   
    print_arry(sort, n);  
    return 0;   
}  

例子是0-10的引用 这位大佬的完整代码,稍有修改。
多敲敲

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值