快速排序

快速排序(来自百度百科)
      快速排序是对冒泡排序的一种改进。快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

思路过程

  1. 找一个基准数,这个基准数一般是数组中的第一个元素
  2. 每次从后面往前循环,直到找到第一个比基准数小的元素,将该元素值赋予array[i] ,j - -
  3. 从前面往后循环,直到找到第一个比基准数大的元素,将该元素值赋予array[j],i ++
  4. 当i==j 时基准数元素的位置为第i 或j 个位置,一次排序结束。这样下来所有比基准数小的元素都在基准数的左边,比基准数大的元素都在基准数的右边
  5. 递归循环基准数左边的元素与右边的元素

代码实现

import java.util.Arrays;

public class Sort {
    public static void main(String[] args) {

        int[] array = {2,25,5,16,15,145,23,9};
        quickSort(array,0,array.length - 1);
    }

    public static void quickSort(int[] array, int low, int high){
        int key = array[low];    //基准数
        //记录每次排序时的头和尾
        int head = low;
        int tail = high;

        while(low < high){
            while(low < high){
                if(array[high] <= key){    //从后往前循环没如果找到比基准数小的元素
                    array[low] = array[high];
                    break;
                }
                high --;
            }

            while(low < high){
                if(array[low] > key){    //从前往后循环如果找到比基准数元素大的元素
                    array[high] = array[low];
                    break;
                }
                low ++;
            }

            array[low] = key;
        }

        if(low > head+1)    quickSort(array, head, high-1);
        if(tail > high+1)    quickSort(array, high+1, tail);
    }

}
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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