scala,python,java插入排序语法实现

python实现:

print("hello world\n")
array=[12,2,3,4,10,1,11,20]
for item in array:
    print(item);
print("end");



for s in range(len(array)):

    for c in range(s+1,len(array),1):

        #交换
        t = array[s]
        if(array[c]<t):
            array[s]=array[c]
            array[c]=t


for n in range(len(array)):
    print(array[n])

-------------------------------------------------

java:

public class InsertSortDemo {

    public static void main(String[] args) {
        Integer[] tt={5,6,8,1,40,2,3,7};
        for(int i=0;i<tt.length;i++){
            //先遍历外层,将最小的放在第一位,再第n次遍历
            for(int j=i+1;j<tt.length;j++){
                int t=tt[i];
                //交换
                if(tt[j]<t){
                    tt[i]=tt[j];
                    tt[j]=t;
                }
            }
        }

        for(int i=0;i<tt.length;i++){
            System.out.println(tt[i]);
        }
    }
}

--------------------------------------------

scala:

object TestObject {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    System.out.print("hello world")
    var array=Array(2,3,4,5,6,10,7,8,9);
    for(x <- array){
      println(x)
    }
    for(i <- 0 to array.length-1 ){
      //遍历
      for(n <-i+1 to array.length-1){
        //交换
        var tmp=array(i);
        if(array(n)<tmp){
          array(i)=array(n);
          array(n)=tmp;
        }
      }
    }
    for(i <- array){
      println(i)
    }
  }
}

 

【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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