高级排序之希尔排序

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 * 高级排序,希尔排序
 * Create by Administrator
 * 2018/7/2 0002
 * 下午 4:20
 **/

class ArraySh{
    private long[] theArray;
    private int nElems;

    public ArraySh(int max){
        theArray = new long[max];
        nElems = 0;
    }

    public void insert(long value){
        theArray[nElems] = value;
        nElems++;
    }

    public void display(){
        for (int i = 0; i < nElems; i++) {
            System.out.print(theArray[i] + " ");
        }
        System.out.println();
    }

    public void shellSort(){

        int inner,outer;
        long temp;

        int h = 1;
        while(h <= nElems/3) {
            h = h * 3 + 1;              //找到最大间隔
        }
        while(h > 0){
            for (outer = h; outer < nElems; outer++) {
                temp = theArray[outer];
                inner = outer;
                while (inner > h-1 && theArray[inner - h] >= temp){
                    theArray[inner] = theArray[inner-h];
                    inner -= h;
                }
                theArray[inner] = temp;
            }
            h = (h-1) / 3;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int  maxSize = 20;
        ArraySh arraySh = new ArraySh(maxSize);
        for (int i = 0; i < maxSize; i++) {
            long l = (int) (Math.random() * 90);
            arraySh.insert(l);
        }
        arraySh.display();

        arraySh.shellSort();

        arraySh.display();
    }
}

  

 

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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