折半查找

本文介绍了一种折半查找算法的实现方式,并提供了两个不同版本的Java代码示例。该算法适用于有序数组,通过不断缩小查找范围来提高查找效率。
折半查找算法实现
public class Main {

	public static void main(String[] args) {
		int[] attr = { 1, 3, 4, 6, 7, 9 };
		System.out.println(find(attr, 9));
		System.out.println(find(attr, 0, attr.length, 9));
	}

	public static int find(int[] attr, int key) {
		int s = 0;
		int e = attr.length;
		while (s <= e) {
			int m = (s + e) / 2;
			if (attr[m] == key) {
				return m;
			} else if (attr[m] < key) {
				s = m + 1;
			} else if (attr[m] > key) {
				e = m - 1;
			}
		}
		return -1;
	}

	public static int find(int[] attr, int s, int e, int key) {
		int m = (s + e) / 2;
		if (attr[m] == key) {
			return m;
		} else if (attr[m] < key) {
			return find(attr, m + 1, e, key);
		} else if (attr[m] > key) {
			return find(attr, s, m - 1, key);
		}
		return -1;
	}
}

【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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