LeetCode75 - Sort Colors

本文探讨了如何使用计数排序法对特定数组进行排序,避免使用标准库函数,通过创建辅助数组来存储不同颜色(数字)的数量,并重新分配数组元素,实现了排序过程。

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问题分析:

数字  0, 1, 2  分别代表颜色 红色, 白色, 蓝色

给定一个数组如 [2, 0, 2, 1, 1, 0],对其内部元素进行排序,但不能使用库函数如C++中的sort()函数

 

解决思路:

因为只有3种颜色代表的3种数字,所以可以采用计数排序法

设一个数组存储三种颜色(三个数字)在原数组中各自的数量,然后按照大小重新赋值

 

代码实现:

class Solution {
public:
    void sortColors(vector<int>& nums) {
        int count[3] = {0, 0, 0};
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
        {
            count[nums[i]]++;
        }
        for (int i = 0; i < 3; ++i)
        {
            for (int j = 0; j < count[i]; j++)
            {
                nums[index++] = i;
            }
        }
    }
};

 

学习内容:

计数排序

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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