直接选择排序

直接选择排序算法实现
public class SelectSort 
{
	public static void main(String args[])
	{
		int a[] = {10,5,10,2};
		System.out.println("this is selectsort:");
		SelectSort(a);
		output(a);
	}
	public static void output(int a[])//输出
	{
		int i;
		for(i = 0; i < a.length; i++)
		{
			System.out.print(a[i] + " ");
		}
		System.out.println();
	}
	public static void SelectSort(int a[])//直接选择排序
	{
		int i, j;
		for(i = a.length; i >= 0; i--)
		{
			int t = 0;
			for(j = 1; j < i; j++)
			{
				if(a[t] < a[j])//找到第j个位置
				{
					t = j;	
				}
			}
			j = j - 1;//调整j的值
			int temp = a[j];//放入第j位
			a[j] = a[t];
			a[t] = temp;
		}
	}
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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