简单的冒泡排序

Code:
  1. packagecom.task;
  2. publicclassSortTest
  3. {
  4. publicstaticvoidmain(String[]args)
  5. {
  6. int[]a={2,3,7,5,4};
  7. for(inti=0;i<a.length-1;i++)
  8. {
  9. inttemp;
  10. for(intj=a.length-1;j>i;j--)
  11. {
  12. //如果a[j]小于a[j-1],交换
  13. if(a[j]-a[j-1]>0)
  14. {
  15. temp=a[j];
  16. a[j]=a[j-1];
  17. a[j-1]=temp;
  18. //打印出整个排列过程和顺序
  19. for(intb:a)
  20. {
  21. System.out.print(b+"");
  22. }
  23. System.out.println();
  24. }
  25. }
  26. }
  27. System.out.println("从大到小排列顺序为:");
  28. for(intb:a)
  29. {
  30. System.out.print(b+"");
  31. }
  32. System.out.println();
  33. intmax=a[0];
  34. intmin=a[a.length-1];
  35. System.out.println("最大的数是:"+max);
  36. System.out.println("最小的数是:"+min);
  37. }
  38. }
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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