堆排序

本文详细介绍了一种高效的排序算法——堆排序。通过递归的方式调整子树来维持堆的性质,并展示了如何利用该特性进行数组排序。文章提供了具体的实现代码,包括向下调整(trickleDown)过程和完整的堆排序流程。
void trickleDown(int index,int a[],int currentSize)
{

    int largerChild;
    int temp=a[index];
    while(index<currentSize/2)
    {

        int leftChild=2*index+1;
        int rightChild=leftChild+1;
        if(rightChild<currentSize&&a[leftChild]<a[rightChild])
            largerChild=rightChild;
        else
            largerChild=leftChild;

        if(temp>=a[largerChild])
           break;
        a[index]=a[largerChild];
        index=largerChild;



    }
    a[index]=temp;

}
void heapSort(int a[],int len)
{
    int length=len;
    for(int j=length/2-1;j>=0;j--)
    trickleDown(j,a,length);

    for(int j=length-1;j>=0;j--)
  {

    swap(a[0],a[j]);
    trickleDown(0,a,j);
  }

}

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)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,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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