归并排序的算法实现



                               归并排序的算法实现

归并排序的基本思想是:

         将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。

        算法:

          1.把待排序的n个记录看作长度为1的有序序列,将相邻的子序列两两归并为长度为2或1的有序序列

           2.把得到的n/2个长度为2的有序序列再归并为长度为2*2的有序序列

           3.按照2的方式,重复对相邻的有序子序列进行归并操作,直到成为一个有序序列为止。

排序以一下方式进行:

 一下是我的算法实现:


 

public void merge_sort(int[]data,int left,int right){
		
		if(left<right){
			int mid=(left+right)/2;
			//递归调用将数组分组,将数组分成n个记录
			merge_sort(data, left, mid);
			merge_sort(data, mid+1, right);
			
			//将被分开的数组进行排序,合并
			merge(data,left,mid,right);
		}
	}
	private void merge(int[] data, int left, int mid, int right) {
		int i=0,k=0;  
		//用于控制合并过程时下标的处理
		int begin1=left,end1=mid,begin2=mid+1,end2=right;
		//用于存放数据
		int []temp=new int[right-left+1];
		//开始比较赋值
		while(begin1<=end1&&begin2<=end2){
			//依次比较两个排好序的子序列,最初两个子序列中最小元素放入临时数组
			if(data[begin1]<data[begin2]){
				temp[k]=data[begin1];
				begin1++;
			}
			else{
				temp[k]=data[begin2];
				begin2++;
			}
			k++;
		}
		
		//如果一个子序列已经完全放入临时数组,将剩余部分的数组放入临时数组
		while(begin1<=end1){
			temp[k++]=data[begin1++];
		}
		while(begin2<=end2){	
			temp[k++]=data[begin2++];	
		}
		
	
		  //将排好序的临时数组拷贝到原始数组
		k=0;
		for(i=left;i<=right;i++){
			data[i]=temp[k++];
		}
		
		
		
		
	}

 

【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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