快速排序2

本文深入探讨了快速排序算法的实现原理及过程,通过一个具体的Java代码示例,详细解释了如何使用递归进行左右子数组的排序,以及快速排序的核心步骤——分区操作。通过这个示例,读者可以清晰地理解快速排序的工作流程。
package Sort;

import java.util.Arrays;

//快速排序
public class QuickSort2 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr={4,3,2,1,5,9,8,7,6,};
        quickSort(arr,0,arr.length-1);
        System.out.println("快速排序后的数组为:"+Arrays.toString(arr));
    }

    //递归调用
    public static void quickSort(int[] arr,int left,int right){
        if (left<right){
            int index=quick(arr,left,right);
            //向左递归
            quickSort(arr, left, index-1);
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
            //向右递归
            quickSort(arr, index+1, right);
            System.out.println(Arrays.toString(arr));
        }
    }


    //快速排序代码
    public static int quick(int[] arr,int left,int right){
        int val=arr[left];//定义待排序列最左边元素为参照值
        while(left<right){//符合条件进入循环
            while(left<right&&arr[right]>=val){//从序列右边往左遍历,直到找到小于参照值的元素
                right--;
            }
            //退出循环说明找到符合元素,将符合元素放入到参照元素所在位置
            if (left<right){
                //将符合条件元素放入参照值所在位置
                arr[left]=arr[right];
                left++;
            }

            while (left<right&&arr[left]<val){//从序列左边往右遍历,直到找到大于参照值的元素
                left++;
            }
            if (left<right){
                //将符合条件元素放入参照值所在位置
                arr[right]=arr[left];
                right--;
            }
        }
        //退出while循环就代表一次快速排序已经完成
        arr[left]=val;
        return left;
    }
}

【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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