黑马程序员_数组的排序法

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数组的排序法

一共有五种方法

输入数组

#include<stdio.h>

int main(){
    int i;
    int a[10];
    for(i=0;i<10;i++){
        printf("请输入数组a[%d]保存的数字:",i);
        scanf("%d",&a[i]);
    }
    void test5(int left,int right,int a[]);
    test5(0,9,a);
    for(i=0;i<10;i++){
        printf("a[%d]=%d\n",i,a[i]);
    }

    return 0;
}

选择排序法

void test1(int a[]){
    int i,j,t,pos;
    for (i=0; i<10; i++) {
        t=a[i];
        pos=i;
        for (j=i+1; j<10; j++) {
            if(t>a[j]){
                t = a[j];
                pos = j;
            }
        }
       a[pos]=a[i];
        a[i]= t;
    }
    }

冒泡排序法

//冒泡排序法
void test2(int a[]){
    int i,j,t;
        for (i=1; i<10; i++) {
        for(j=9;j>=i;j--){
            if(a[j]<a[j-1]){
                t=a[j];
                a[j]=a[j-1];
                a[j-1]=t;
            }
//            printf("%d",a[j]);
            }
           }
    }

交换排序法

//交换排序法
void test3(int a[]){
    int i,j,t;
    for (i=0; i<9; i++) {
        for (j=i+1; j<10; j++) {
            if(a[i]>a[j]){
                t=a[i];
                a[i]=a[j];
                a[j]=t;
            }
        }
    }
    
}

插入排序法

//插入排序法
void test4(int a[]){
    int i,t,pos;
    for (i=1; i<10;i++) {
        t = a[i];
        pos = i - 1;
        while ((pos>=0)&&(t<a[pos])) {
            a[pos+1] = a[pos];
            pos--;
        }
        a[pos+1] = t;
    }

}


折半排序法

//折半排序法
void test5(int left,int right,int a[]){
    int i,j,middle,t;
    i=left;
    j=right;
    middle = a[(left+right)/2];
    do{
        while ((a[i]<middle)&&(i<right))
            i++;
        while((a[j]>middle)&&(j>left))
            j--;
        if (i<=j) {
            t = a[i];
            a[i] = a[j];
            a[j] = t;
            i++;
            j--;
        }
    }while(i<=j);
    
    if (left<j)
        test5(left, j, a);
    if(right>i)
        test5(i,right,a);
   }





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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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