概念整理02查找算法

1.顺序查找

又叫线性查找,是最基本的查找技术,查找过程是:从表中的第一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等,则查找成功,找到所查的记录;如果直到最后一个(或第一个)记录,其关键字和给定值比较都不等时,则表中没有所查的记录,查找不成功。

时间复杂度O(n)

2.有序表查找

a.折半查找

又称二分查找,它的前提是线性表中的记录必须是关键码有序(通常是从小到大有序),线性表必须采用顺序存储。折半查找的基本思想是:在有序表中,取中间记录作为计较对象,若给定值与中间记录的关键字相等,则查找成功;若给定值小于中间记录的关键字,则在中间记录的左半区继续查找;若给定值大于中间记录的关键字,则在中间记录的右半区继续查找。

时间复杂度O(logn)

b.插值查找

c.斐波那契查找

3.线性索引查找

a.稠密索引

稠密索引是指在线性索引中,将数据集中的每个记录对应一个索引项;索引项一定是按关键码有序的排列

b.分块索引

c.倒排索引

4.二叉排序树

5.多路查找树(B树)

6.散列表

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【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,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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