排序(拓展)

十大经典排序算法

算法分类

十种常见排序算法可以分为两大类:

  • 比较类排序: 通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破 O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。
  • 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。
    在这里插入图片描述
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
归并排序是一种高效的基于比较的排序算法,它采用分治法的思想将数据分为小部分逐步合并排序。以下是针对您的需求结合线性表结构对 C 语言中的归并排序进行介绍: ### 归并排序原理 归并排序的核心思想是递归地把当前区间一分为二,直到每个区间的长度都是1为止(单个元素视为有序)。然后按照一定规则将两个相邻且有序的序列“归并”成一个更大的有序序列。 对于您给出的数据结构 `LineList` 和宏定义 `MAXSIZE` ,我们可以设计函数完成整个归并排序过程。 ```c #include <stdio.h> #include "your_header_file.h" // 假设该头文件包含了上述 LineList 定义等内容 void Merge(LineList R[], LineList TempR[], int low, int mid, int high); void MSort(LineList R[], LineList TempR[], int low, int high); // 对数组 R 进行归并排序 void MergeSort(LineList R[]) { LineList TempR[MAXSIZE]; // 辅助数组用于存储临时结果 MSort(R, TempR, 0, MAXSIZE - 1); } // 分解到最小子问题后的合并操作 void Merge(LineList R[], LineList TempR[], int low, int mid, int high) { int i = low; int j = mid + 1; int k = low; while (i <= mid && j <= high){ if (R[i].Key <= R[j].Key) TempR[k++] = R[i++]; else TempR[k++] = R[j++]; } while(i<=mid) TempR[k++]=R[i++]; // 将剩余未处理完的部分直接复制过去 for(k=low;k<=high;++k){ // 把整理好的辅助数组放回原数组里去 R[k]=TempR[k]; } } // 主控制分解逻辑 void MSort(LineList R[], LineList TempR[], int low, int high){ if(low<high){ int middle=(low+high)/2; MSort(R,TempR,low,middle); // 左半边继续分解 MSort(R,TempR,middle+1,high); // 右半边继续分解 Merge(R,TempR,low,middle,high); // 合并两段已经排好序的部分 } } ``` 上面这个程序首先通过 `MergeSort()` 函数初始化了一个同样大小的临时数组,并调用了真正实施归并排序核心工作的 `MSort()` 。之后又由后者负责递归拆分子任务直至最小单元再交予 `Merge()` 来实现最终融合步骤形成完全有序列表。
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