冒泡排序 C#

C#冒泡排序实现
本文介绍了一个使用C#实现的简单冒泡排序算法。通过创建SortingAlgorithms类,定义了数组初始化、元素插入及显示等功能,并实现了冒泡排序算法。通过随机生成的数据测试排序效果,展示了排序前后数组的变化。

using System;

namespace SortingAlgorithms
{

    class SortingAlgorithms
    {
        private int[] arr;
        private int upper;
        private int numElement;

        //初始化数组 
        public SortingAlgorithms(int size)
        {
            arr = new int[size];
            upper = size - 1;
            numElement = 0;
        }

        //给数组插入元素 
        public void Insert(int item)
        {
            arr[numElement] = item;
            numElement++;
        }

        //打印数组元素 
        public void DisplayElement()
        {
            for (int i = 0; i <= upper; i++)
            {
                Console.WriteLine(arr[i] + " ");
            }
            Console.ReadLine();
        }

        //冒泡排序 
        public void BubbleSort()
        {
            int Temp;
            //外循环是限制一次冒泡排序比较的元素个数 
            for (int Outer = upper; Outer >= 1; Outer--)
            {
                //一次冒泡排序比较0~ourter-1个元素的大小 
                for (int Inner = 0; Inner <= Outer - 1; Inner++)
                {
                    //排序过程 
                    if (arr[Inner] > arr[Inner + 1])
                    {
                        Temp = arr[Inner];
                        arr[Inner] = arr[Inner + 1];
                        arr[Inner + 1] = Temp;
                    }
                }
            }
            //this.DisplayElement(); 
        }

        //调用算法的过程
        static void Main(string[] args)
        {
            SortingAlgorithms MyArray = new SortingAlgorithms(10);
            Random rnd = new Random(100);
            for (int i = 0; i < 10; i++)
            {
                MyArray.Insert((int)(rnd.NextDouble() * 100));
            }
            Console.WriteLine("Before Sorting:");
            MyArray.DisplayElement();
            //进行排序 
            MyArray.BubbleSort();
            Console.WriteLine("After sorting");
            //打印排序后的元素 
            MyArray.DisplayElement();
        }
    }
}

【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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