堆排序

堆排序:

1.将待排序记录按照堆的定义建初堆,并输出堆顶元素。

2. 调整剩余的记录序列,利用筛选法将前n-i个元素重新筛选建成一个新堆,在输出堆顶元素

3. 重复执行,进行n-1次筛选。

代码实现

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

void sift(int r[],int k,int m)
{
 int t;
 int i,j;
 bool finished=false;

 t=r[k];
 i=k;
 j=2*k;      //k的左孩子
 finished=false;

 while(j<=m && !finished)
 {
  if(j<m && r[j]<r[j+1])
  {
   j=j+1;    //找到左右孩子中值最大的
  }

  if(t>=r[j])
  {
   finished=true;
  }
  else
  {
   r[i]=r[j];
   i=j;
   j=2*i;
  }
 }
 r[i]=t;
}

//对记录数组r建堆,length为数组长度
void crt_heap(int r[],int length)
{
 int n=length;
 for(int i=n/2;i>=1;i--)
 {
  sift(r,i,n);
 }
}

void HeapSort(int r[],int length)
{
 int n=length;
 int temp;
 int i;

 crt_heap(r,length);

 for(i=n;i>=2;i--)
 {
  temp=r[1];
  r[1]=r[i];
  r[i]=temp;
  printf("%d ",r[i]);
  sift(r,1,i-1);
 }
  printf("%d ",r[1]);
}

void main()
{
 int r[9]={0,98,77,35,62,48,55,14,35};  //排序数组下标从1开始算起,所以0下标元素用0代替

 HeapSort(r,8);
//  for(int i=0;i<8;i++)
//   printf("%d ",r[i]);
 printf("\n");
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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