重温算法导论(二) 快速排序

本文详细介绍了快速排序算法的核心思想——分而治之,并通过具体的伪代码和C++代码实现了该算法。通过对最后一个元素作为基准值进行分区操作,快速排序能够有效地将数组分为两部分并递归排序。

快速排序的思想,就是分而治之的思想,也就是把问题分成两个,再继续分解,到最后。

具体举例的思想如下:算法导论原书的例子:


其实现的伪代码:将一个问题,分解为两个子串的排序问题,利用递归,继续对子串排序,最后实现整串排序

QUICKSORT(A,p,r) //原地重排 p,r 对应下标
	if p < r
		q = PARTITION(A, p, r)
		QUICKSORT(A, p, q-1)
		QUICKSORT(A, q+1, r)
	

关于PARTITION函数的伪代码实现:

PARTITION(A, p, r)
	key = A[r]
	i = p -1
	j = p
	for j to r-1
		if A[j] < key 
			i = i+1
			exchange(A[i], A[j])
	exchange(A[i+1] , A[r])
	return i+1

思想就是取最后一个数作为参考,大的放左边,小的放右边,i表示的是小于参考数的最右边的下标,j是遍历下标

C++代码实现如下:

//快速排序
void exchange(char &x, char &y)
{
	char iTmp;
	iTmp = x;
	x = y;
	y = iTmp;
}
排序函数
int PARTITION(char *pMsg, int p, int r)
{
	int i, j;
	i = p -1 ;
	j = p;
	int iKey = *(pMsg + r);
	for (; j <= r-1; j++)
	{
		if(*(pMsg + j) <= iKey)
		{
			i = i+1;
			exchange(*(pMsg+i), *(pMsg +j));
		}
	}
	exchange(*(pMsg +i + 1), *(pMsg + r));
	return i+1;
}
//递归调用排序函数
void QUICKSORT(char *pMsg, int p, int r)
{
	if(p<r)
	{
		int iq = PARTITION(pMsg, p, r);
		QUICKSORT(pMsg, p, iq -1 );
		QUICKSORT(pMsg, iq + 1, r);
	}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
	char szBuf[8] = {2,8,7,1,3,5,6,4};
	QUICKSORT(szBuf, 0, 7);
}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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