循序搜寻法(使用卫兵)

說明
搜尋的目的,是在「已排序的資料」中尋找指定的資料,而當中循序搜尋是最基本的搜尋法,只要從資料開頭尋找到最後,看看是否找到資料即可。
解法
初學者看到循序搜尋,多數都會使用以下的方式來進行搜尋:
while(i < MAX) {
if(number[i] == k) {
printf("找到指定值");
break;
}
i++;
}



這個方法基本上沒有錯,但是可以加以改善,可以利用設定衛兵的方式,省去if判斷式,衛兵通常設定在數列最後或是最前方,假設設定在列前方好了(索引0的位置),我們從數列後方向前找,如果找到指定的資料時,其索引值不是0,表示在數列走訪完之前就找到了,在程式的撰寫上,只要使用一個while迴圈就可以了。

下面的程式為了配合衛兵的設置,自行使用快速排序法先將產生的數列排序,然後才進行搜尋,若只是數字的話,通常您可以使用程式語言函式庫所提供的搜尋函式。

public class Search {
public static int linear(int[] number, int des) {
int[] tmp = new int[number.length + 1];
for(int i = 1; i < tmp.length; i++) {
tmp[i] = number[i-1];
}

tmp[0] = des;

int i = number.length;
while(tmp[i] != tmp[0])
i--;

return i - 1;
}

public static void main(String[] args) {
int[] number = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8};
int find = Search.linear(number, 3);
System.out.println(find >= 0 ? "找到數值於索引" + find : "找不到數值");
}
}
【无人机】基于改进粒子群算的无人机路径规划研究[和遗传算、粒子群算进行比较](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(PSO)实现无人机三维路径规划的方,并将其与遗传算(GA)、标准粒子群算等传统优化算进行对比分析。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(如PSO、GA、蚁群算、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对比思路,拓展到其他智能优化算的研究与改进中。
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