冒泡排序的简单案列

冒泡排序算法实现

public class BoubbleSort{
 
 private static int[] arg =new int[10];
 
public BoubbleSort(){
   arg[0]=10;
   arg[1]=3;
   arg[2]=16;
   arg[3]=44;
   arg[4]=53;
   arg[5]=55;
   arg[6]=23;
   arg[7]=83;
   arg[8]=5;
   arg[9]=42;
 }
 
  public static void main(String[]args){
   BoubbleSort bs= new BoubbleSort();
      System.out.println("排序前:");
      display(arg);
      for(int i=0;i<arg.length;i++){
         for(int j=0;j<arg.length-i-1;j++){
          if(arg[j]>arg[j+1]){
           swap(j,j+1);
           }
          }
       }
       System.out.println();
       System.out.println("排序后:");
       display(arg);
   }
 
  public static void display(int[] args){
      for(int i=0;i<args.length;i++){
        System.out.println(args[i]+" ");
      }
  }
 
  public static void swap(int i,int j){
     int temp=arg[i];
     arg[i]=arg[j];
     arg[j]=temp;
  }
}

【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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