11、列表ADT算法比较与泛型ADT实现

列表ADT算法比较与泛型ADT实现

1. 无序和有序列表ADT算法复杂度比较

在分析列表操作算法的复杂度时,我们首先要确定规模因子。对于列表操作算法,规模因子就是列表中的元素数量 numItems

一些算法在无序列表ADT和有序列表ADT中是相同的,如 lengthIs isFull reset getNextItem 方法,它们的复杂度均为O(1),因为执行的语句数量不依赖于列表中的元素数量。

1.1 无序列表ADT
  • isThere操作 :该操作需要遍历列表,直到找到目标元素或到达列表末尾。最好情况下只需检查一个位置,最坏情况下需要检查 numItems 个位置,平均和最坏情况复杂度均为O(numItems)。
  • insert操作 :分为找到插入位置和插入元素两部分。在无序列表中,元素直接插入到 numItems 位置并递增 numItems ,复杂度为O(1)。
  • delete操作 :同样分为找到要删除的元素和删除元素两部分。查找元素的复杂度为O(numItems),删除元素时将 numItems - 1 位置的值放入要删除元素的位置并递减 numItems ,这部分复杂度
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)多层感知机(MLP)相结合的混合模(ACO-MLP)。该模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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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。
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