简单的选择排序

简单的选择排序的思想是:
以升序为例
第一轮从第一个元素到最后一个元素中选择出最小的元素和第一个元素交换
第二轮从第二个元素到最后一个元素中选择出最小的元素和第二个元素交换
。。。。。。。。。。。。。。。
依次类推
以下是代码:

//简单的选择排序
public class SimpleSelectSort {
public void selectSort(int[] data) {
int minlocation = 0;
int i;
for (i = 0; i < data.length; i++) {
//选择出i到末尾中最小元素的位子
minlocation = selectMinKey(data, i);
//交换i位子的元素和这个最小元素
swap(data, i, minlocation);
}
}
//选择出第i个到末尾的最小元素
private int selectMinKey(int[] data, int i) {
int minlocation = i;
for (int j = i + 1; j < data.length; j++) {
if (data[j] < data[minlocation]) {
minlocation = j;
}
}
return minlocation;
}
//交换位子i,j的元素
private void swap(int[] data, int i, int j) {
int temp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = temp;
}
//打印出数组
public void printData(int data[]) {
for (int i = 0; i < data.length - 1; i++) {
System.out.print(data[i] + ",");
}
System.out.print(data[data.length - 1]);
}
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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