数据优化学习 1

今天看了 codeproject 上的一片文章(http://www.codeproject.com/useritems/C__Code_profiling.asp),知道了自己进行控件测试最原始的方法。

按照上面的方法对几个常用的类进行了分析,分析数据如下:

ArrayList
12345678910平均值
ForMethod:2020102021302020202020 ms
ForCountMethod:2020202010302020102019 ms
ForEachMethod:5040404040404040404041 ms
IEnumeratorMethod:4040403030504041404039 ms
Hashtalbe
12345678910
ForMethod:251491240421291401270290250251316 ms
ForCountMethod:160160171160170160160150160160161 ms
IDEnumeratorMethod5050505050605050505051 ms
String[]
ForMethod:451440440440441491441441440440447 ms
ForCountMethod:471441450451450521450470451441460 ms
IEnumeratorMethod:620581581581591731601591601591607 ms
ForEachMethod:461451441450451521451441440450456 ms

[说明:测试数据为 1000000。时间单位: ms]

总结:

1、对于 ArrayList 最好采用如下循环读取数据比较快:

int total = arrayList.Count;

for(int iCount = 0;iCount < total; iCount ++)

{

// many of codes...

}

2、对于 Hashtable 循环读取数据,推荐方法:

IDictionaryEnumerator ide = ht.GetEnumerator();

while (ht.MoveNext())

{

// many of codes...

}

3、对于 String[] 之类的引用类型循环读取数据,推荐:

foreach(int str in arrayStr)

{

// many of codes...

}

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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