二分查找

本文详细介绍了二分查找算法的基本思想及编程实现过程,并通过模板函数实现了不同数据类型的查找功能。

  

  适用对象:

           有序表

  基本思想:

      二分查找也成为折半查找,先确定待查记录所在的区间,然后逐步缩小直到找到或者找不到记录为止。其实比较的过程也就是在锁定的   范围中和中间位置的记录进行不断比较的过程。它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任   务。
      编程实现:其实在编程实现中也不可缺少的利用low,high分别指示当前比较的区间范围。
                  例如有n个有序记录,待查记录为key
          第一步    low = 0,high=n-1,mid = (n-1)/2;(因为记录存放在数组中array【】)
          第二步:  key与Array【mid】比较
          第三步:  key=  Array【mid】 ,return mid;
                    key>  Array【mid】  --------low = mid+1,high不变,mid = (low+high)/2
                    key< Array【mid】   -------high = mid -1,low不变,mid = (low + high)/2
                    停止条件: low>high
       自己实现的一个函数:

         : 

      通过使用模板函数,实现各种输入类型的数据都可以实现函数的调用,同时注意这个函数中关键的high,low,mid的变化,直接用下标就可以实现对于数据访问和比较。

   测试程序:

      

    其中检测了int和float两种数据类型,结果正确~

编程过程中的知识点总结:

1.template 模板化可以对类和函数,但是绝对不可以在main函数中使用

    比如上面的编程中,find_key函数前面就要先声明一个模板,下面的函数实现中进行使用,但是在进行main函数测试程序编写时,就不能为了偷懒也定义一个“类型模板”了,编译器不识别也绝对不能用。

2.cin的输入输出机制

   1) cin会有一个缓冲机制,在非空白的地方开始读取输入的信息,到目标类型不匹配的第一个字符停止读取。

     比如:int at;

           cin>>at;

          键盘输入:1234i

     那么输入中最后一个可接受的字符就是‘4’。'i'将滞留在输入流中,下一个cin语句将从那里读取。

   2)定义 char str[12];

           int array[10];

      我们可以:

             cin》str;

             cout《str;

      但是对于非字符数组,只能循环输入和输出:

           for(int i=0;i<10;i++)

            {

                cin>>array[i];

            }

   3.注意不要混淆使用循环和判断条件,这样在找错的时候很麻烦

      今天就是应该使用while的地方使用了If,找错找了好久~

      这个折腾好久,终于弄完了~~~ 以后有更好的再修改补上~~~~~~~~~ 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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