冒泡排序

本文详细介绍冒泡排序算法的实现过程,包括如何通过布尔标志优化排序效率,以及如何统计排序过程中元素交换的次数。文章提供了完整的C++代码示例,展示了如何使用冒泡排序对数组进行排序,并输出排序后的结果及排序次数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

输入:第一行输入n,接下来输入n个元素,

输出:最后经过冒泡排序后的顺序 ,排序的次数

要注意布尔flag的初始化,还有17行是一个简化处理

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

void print(int a[],int n){
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(i!=0)
            cout<<" ";
        cout<<a[i];
    }
    cout<<endl;
}
int bubbleSort(int a[],int n){
    int cnt=0;
    bool flag=1;
    //i是未排序部分的开头元素
   for(int i=0;flag;i++){   //每完成一次冒泡排序,已排序部分的元素就会多一个,未排序部分的元素就会少一个。
       flag=0;
       for(int j=n-1;j>=i+1;j--){
           if(a[j]<a[j-1]){
               swap(a[j],a[j-1]);
               flag=1;            //存在顺序相反的相邻元素
               cnt++;
           }
       }
   }
   return cnt;
}
int main(){
    int n;
    int a[101];
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>a[i];}
    int result=bubbleSort(a,n);
    print(a,n);
    cout<<result<<endl;

    return 0;
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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