快速排序

本文深入解析了快速排序算法的核心逻辑,包括枢纽元素的选择、分区过程以及递归排序的原理。通过具体实现代码,展示了如何利用双指针技巧优化排序效率。
 

int Partition(int array[], int low, int high)
{
 // 采用子序列的第一个元素为枢纽元素
 int pivot = array[low];
 while (low < high)
 {
  // 从后往前在后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
  while (low < high && array[high] >= pivot)
  {
   high--;
  }
  // 将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
  Swap(&array[low], &array[high]);

  // 从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
  while (low < high && array[low] <= pivot)
  {
   low++;
  }
  // 将这个比枢纽元素大的元素交换到后半部分
  Swap(&array[low], &array[high]);
 }
 // 返回枢纽元素所在的位置
 return low;
}

// 快速排序
void QuickSort(int array[], int low, int high)
{
 if (low < high)
 {
  int n = Partition(array, low, high);
  QuickSort(array, low, n);
  QuickSort(array, n + 1, high);
 }
}

【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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