排序算法-希尔排序

本文深入解析了希尔排序算法的实现过程,详细介绍了通过逐步减小增量进行部分插入排序的方法,最终达到整个列表排序的目的。文章提供了具体的Python代码示例,展示了希尔排序如何在不同数据集上工作。
def shell_sort(alist):
    '''希尔排序'''
    # gap 按照折半来取
    # n = 9
    n = len(alist)
    # gap = 4
    gap = n // 2
    # gap变化到0之前,插入算法执行次数
    while gap >= 1:
        # 插入算法,与普通的插入算法的区别就是gap步长
        for j in range(gap, n):
            # j = [gap +1, gap+2,...]
            i = j
            while i > 0:
                if alist[i] < alist[i-gap]:
                    alist[i], alist[i-gap] = alist[i-gap], alist[i]
                i -= gap
        # 缩短gap步长
        gap //= 2
【无人机】湍流天气下发动机故障时自动着陆的多级适配研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“湍流天气下发动机故障时无人机自动着陆的多级适配研究”展开,提出了一种在极端气象条件下应对无人机动力系统突发故障的自动着陆控制策略。通过构建多级适配控制架构,结合鲁棒控制与自适应算法,提升无人机在湍流干扰下的稳定性和安全性,确保其在发动机部分或完全失效情况下仍能实现平稳着陆。研究采用Matlab进行系统建模与仿真验证,涵盖了飞行动力学模型、故障检测机制、姿态控制律设计及着陆轨迹规划等关键环节,重点解决了强扰动环境下的系统不确定性与控制性能退化问题。; 适合人群:具备一定飞行器控制、自动控制理论基础,熟悉Matlab仿真工具的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合研究无人机容错控制、飞行安全与应急着陆技术的相关从业者。; 使用场景及目标:①研究无人机在突发故障与复杂气象耦合条件下的安全着陆机制;②开发具备高鲁棒性的容错飞控系统;③为无人机适航安全标准提供理论支持与仿真验证手段;④应用于军事侦察、电力巡检、应急救援等高风险作业场景中的自主安全决策系统设计。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解控制算法的实现细节,重点关注多级控制器的设计逻辑与故障切换策略,同时可通过修改湍流强度、故障模式等参数进行仿真对比,以掌握系统在不同工况下的响应特性与适应能力。
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