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本文提供了一个使用 C++ 实现的排序算法示例,该算法通过读取一系列整数及其对应的标签进行排序,并将排序后的结果输出。通过交换元素的位置来实现基于标签的排序,适用于学习基本的 C++ 编程技巧和简单的排序逻辑。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream.h>


int main(int argc, char* argv[])
{
 int n,i,j,num[500],theme[500],temp;
 while(cin>>n)
 {
 for(i=0;i<n;i++)
  cin>>num[i]>>theme[i];
 for(i=0;i<n-1;i++)
  for(j=0;j<n-i-1;j++)
   if(theme[j]<theme[j+1])
   {
    temp=theme[j];
    theme[j]=theme[j+1];
    theme[j+1]=temp;

    temp=num[j];
    num[j]=num[j+1];
    num[j+1]=temp;
   }
 for(i=0;i<n;i++)
  cout<<num[i]<<" "<<theme[i]<<endl;
 }
 return 0;
}

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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