归并排序C++

本文详细介绍了C++归并排序算法实现过程,包括如何将数组分成两部分排序并合并,通过实例演示了排序过程。

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#include <iostream>
using namespace std;

/*
 *把数组从中间分为2部分,分别将两部分排好序后,调用merge将2个有序序列合并成1个有序序列
 *
 */
void merge(int* arr, int start, int mid, int end){
	int* p = new int[1000];
	int* q = new int[1000];
	for(int i = start; i <= mid; i++){
		p[i] = arr[i];
	}

	for(int j = mid + 1; j <= end; j++){
		q[j] = arr[j];
	}

	int i = start, j = mid + 1;
	int pos = start;

	while(i <= mid || j <= end){
		if(i > mid){ //处理一方到达尽头
			arr[pos++] = q[j++];
			continue;
		}
		if(j > end){
			arr[pos++] = p[i++];
			continue;
		}
		if(p[i] <= q[j]){
			arr[pos++] = p[i++];
		}
		else if(p[i] > q[j]){
			arr[pos++] = q[j++];
		}
	}
	delete[] p;
	delete[] q;
}

void merge_sort(int* arr, int start, int end){
	if(start >= end) return; //递归出口
	int mid = start + (end - start) / 2;
	merge_sort(arr, start, mid);
	merge_sort(arr, mid + 1, end);
	merge(arr, start, mid, end);
}


int main(){
	int arr[] = { 3, 5, 6 ,8, 2, 1, 9, 4, 0, 7};

	merge_sort(arr, 0, 9);

	for(int i = 0; i < 10; i++){
		cout << arr[i] << " ";
	}
	system("PAUSE");
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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