排序-冒泡排序

排序-冒泡排序



public class PaiXu {

    /**
     * @方法描述:<p></p>
     * @返回值:void
     * @author:WS @日期:2009-5-9
     */
    static int[] list = new int[]{1,3,2,5,7,9,4,3,39,6};
    public static void main(String[] args) {
        PaiXu px = new PaiXu();
        px.maoPao(list);
        px.print(list);
        System.out.println("/n索引值:"+px.indexof(list, 9));
    }
   
    public void print(int[] list)
    {
        for(int num :list)
        {
            System.out.print(num+",");
        }
    }
   
    //小的数据往上排
    public int[] maoPao(int[] list)
    {
        for(int i=0;i<list.length-1;i++)  //外层循环
        {
            for(int j=0;j<list.length-i-1;j++) //内层循环
            {
                if(list[j]>list[j+1])
                {
                    int temp = list[j];
                    list[j] = list[j+1];
                    list[j+1] = temp;
                }
            }
        }
        return list;
    }
   
    public int indexof(int[] list,int value)
    {
        for(int i=0;i<list.length;i++)
        {
            if(list[i]==value)
                return i;
        }
        return -1;
    }

}


 
 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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