快速排序

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  1. #include <iostream>  
  2. using namespace std;  
  3.   
  4. //快速排序  
  5. void quick_sort(int s[], int l, int r)  
  6. {  
  7.     if (l < r)  
  8.     {  
  9.         //Swap(s[l], s[(l + r) / 2]); //将中间的这个数和第一个数交换 参见注1  
  10.         int i = l, j = r, x = s[l];  
  11.         while (i < j)  
  12.         {  
  13.             while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数  
  14.                 j--;  
  15.             if(i < j)  
  16.                 s[i++] = s[j];  
  17.   
  18.             while(i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数  
  19.                 i++;  
  20.             if(i < j)  
  21.                 s[j--] = s[i];  
  22.         }  
  23.         s[i] = x;  
  24.         quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用  
  25.         quick_sort(s, i + 1, r);  
  26.     }  
  27. }  
  28.   
  29. int main() {  
  30.     int array[9] = {5,6,8,7,9,1,2,3,0};  
  31.     quick_sort(array,0,8);  
  32.     for (int i=0;i<9;i++) {  
  33.         cout<<" "<<array[i];  
  34.     }  
  35.     return 0;  
  36. }  
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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