选择排序

本文介绍了一个简单的选择排序算法实现过程,通过定义一个名为 SelectSort 的 Java 类并包含 sort 方法来完成数组排序。此外,还提供了一个 main 方法用于展示排序效果。
public class SelectSort { public static void sort(int[] arr) { int arrLength = arr.length; int temp; int min;// 最小值的下标 for (int i = 0; i < arrLength; i++) { min = i; for (int j = i + 1; j < arrLength; j++) { if (arr[min] > arr[j]) {// 从小到大排序 min = j; } temp = arr[i]; arr[i] = arr[min]; arr[min] = temp; } } } public static void main(String[] args) { int[] arr = { 9, 8, 7, 6, 999, 4, 3, 2, 1, 0 }; sort(arr); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.println(arr[i]); } } }
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法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法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法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法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编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法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法(如PSO、GA、蚁群算法、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法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、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法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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