几种常见的排序方法。

冒泡排序:

冒泡排序是每次都从第一个元素开始,到最后的k--,每循环完一次,最后一个元素位置固定。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int main(void)
{
 int n,i,j,m,k,x;
 int s[100000];
 scanf("%d",&n);
 k = n;
 for(i = 0; i < n; i++)//对冒泡,选择排序而言,外层循环控制次数,内层循环才实现排序的过程。
 {
  scanf("%d",&s[i]);
 }
 for(i = 0; i < n-1; i++)
 {
  for(j = 0; j < k-1; j++)
  {
   if(s[j] >= s[j+1])
   {
    m = s[j];
    s[j] = s[j+1];
    s[j+1 ]= m;
   }
  }
  k--;
 }
  for(i = 0; i< n; i++)
  {
   printf("%d ",s[i]);
  }

 return 0;
}

选择排序:

选择排序每一次循环玩从正数的第i个元素位置确定。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int main(void)
{
 int n,i,j,m,k;
 int s[100];
 scanf("%d",&n);
 k=n;
 for(i = 0; i < n; i++)
 {
  scanf("%d",&s[i]);
 }
 for(i = 0; i < n-1; i++)
  for(j = i+1; j < n; j++)
  {
   if(s[i] > s[j])
   {
    m = s[i];
    s[i] =s [j];
    s[j] = m;
   }
  }

插入排序

插入排序假设i前面元素有序,所以要把第i+1个元素在前i个元素中找到正确位置。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int main(void)
{
 int n,i,j,m,k,x;
 int s[100000];
 scanf("%d",&n);
 k=n;
 for(i = 0; i < n; i++)
 {
  scanf("%d",&s[i]);
 }
 for(i = 1; i<n;i++)
 {
  k=s[i];
  for(j = i-1; j >= 0 && s[j] > k; j--)
  {
    s[j+1]=s[j];
  }
  s[j+1] = k;

 }
 
 for(i = 0; i < n; i++)
  {
   printf("%d ",s[i]);
  }

 return 0;
}

快速排序

快排假设在第n个元素前都比n小,后面元素都比n大,结合递归进行排序。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

int AdjustArry(int s[],int r,int l)
{
 int x,n,i,m;
 m = l;
 x= s [r];
 if(l-r > 0)
 {
  while( r < l)
  {
   while(r < l &&  s[l ]> x)
    l--;
   if(r < l)
   {
    s[r] = s[l];
    r++;
   }
   while(r < l && s[r ]<= x)
   {
    r++;
   }
   if(r < l )
   {
    s[l] = s[r];
    l--;
   }
  }
  s[l] = x;
 }

 return l;
}

quit_short(int s[],int r,int l)
{
 int m,i;
 m=AdjustArry(s,r,l);
 if(m-1-r  >=  1)
 quit_short(s,r,m-1);
 if(l-(m+1) >= 1)
 quit_short(s,m+1,l);
}

int main(void)
{
 int s[100000];
 int i;
 int n;
 scanf("%d",&n);
 for(i=0; i < n; i++)
 {
  scanf("%d",&s[i]);
 }

 quit_short(s,0,n-1);
 for(i = 0; i < n; i++)
 {
  printf("%d ",s[i]);
 }
 return 0;
}


同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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