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快速行进法程序代码.rar

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简介:
该资源为“快速行进法”算法的程序实现代码,适用于路径规划、机器人导航等领域,提供高效精确的最短路径计算功能。 FMM 方法的程序包含多种实现方式,代码使用了 MATLAB、C 和 C++ 等语言编写。该压缩包中的主程序展示了如何调用函数接口,并提供了快速行进算法原理的相关参考资料。阅读这些资料后,可以更清晰地理解快速行进算法的原理。

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    该资源为“快速行进法”算法的程序实现代码,适用于路径规划、机器人导航等领域,提供高效精确的最短路径计算功能。 FMM 方法的程序包含多种实现方式,代码使用了 MATLAB、C 和 C++ 等语言编写。该压缩包中的主程序展示了如何调用函数接口,并提供了快速行进算法原理的相关参考资料。阅读这些资料后,可以更清晰地理解快速行进算法的原理。
  • .rar
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    该资源包含一种高效的快速行进算法,适用于路径规划、机器人导航等领域,能够显著提高计算效率和准确性。适合研究人员和技术爱好者学习参考。 快速行进算法(fast marching)的完整运行部分及函数输入变量说明包括三种方法:传统的一阶fast marching方法、二阶msfm方法以及matlab工具箱方法。关于文档的具体内容,可以参考相关博客文章进行详细了解。
  • 二维:利用计算距离图-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现二维快速行进算法,用于高效计算网格环境中的距离图。通过优化路径规划和机器人导航中的距离变换问题,提供了一种快速、准确的解决方案。 使用快速行进算法计算到一组点的距离图。以恒定速度 T=1 求解二维 eikonal 偏微分方程(PDE)。这种方法虽然不够通用,但对于学习来说非常合适。
  • 优质
    并行快速排序算法是一种高效的排序方法,通过利用多线程或分布式计算技术,将大型数据集分割成多个部分进行同时处理,大幅提高了大规模数据排序的速度和效率。 快速排序的并行实现可以提高效率。一个简单的思想是,在每次划分后得到两个序列时,使用两个处理器分别完成这两个序列的递归排序过程。
  • 的分治
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    本段代码展示了经典的快速排序算法实现,采用分治策略对数组进行高效排序。适合编程学习与实践参考。 这段代码使用了快速排序算法来寻找第K大的数。快速排序是由C. A. R. Hoare在1960年发明的。该算法的基本思想是通过一次排序将数据分成两个独立的部分,其中一个部分的所有元素都小于另一个部分的所有元素,然后对这两个子集分别进行快速排序操作,整个过程可以递归地进行,最终使所有数据有序排列。
  • C++
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    本段落提供了一个用C++编写的快速排序算法的源代码示例。该代码简洁高效,适用于对数组或向量进行快速排序操作,便于学习和应用。 快速排序的C++源代码及相关算法可以用于解决排序问题。这段文字描述了对快速排序在C++中的实现及其应用的需求。
  • 【算图解】——改
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    本篇文章介绍了对传统快速排序算法进行优化的方法,旨在提高其在特定情况下的性能表现。通过理论分析与实验验证相结合的方式,展示了改进后的算法在实际应用中的优越性。 快速排序 思路: 如果列表为空或者只有一个元素,则无需进行排序。 选择首元素作为基准值。 创建两个空列表:`less = []`用于存放小于基准值的元素;`high = []`用于存放大于基准值的元素。 遍历整个列表,将小于基准值的元素放入 `less` 列表,将大于基准值的元素放入 `high` 列表。 注意: 在循环过程中可能会遇到与基准值相等的元素。这些相等的元素可以放在任意一边(比如和较小的一边),但要确保不要重复遍历已经作为基准处理过的首元素,否则会导致每次对 `less` 的排序都以最初的基准值为标准而无法改变,从而陷入死循环。 因此,在进行比较时应该从列表中的第二个元素开始: ```python for i in range(1, len(alist)): ``` 错误代码:未提供具体示例。 正确代码和优化方法需根据具体的实现细节来确定。
  • matlab 工具箱
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    MATLAB快速行进工具箱提供了一套用于解决大规模多输入多输出问题的高效算法和数据结构,适用于无线通信、雷达系统等领域。 fast marching算法的Matlab工具箱包含源码,可供研究学习使用。
  • C#中的实现
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在C#编程语言中实现快速排序算法,并提供了完整的代码示例。快速排序是一种高效的排序方法,在计算机科学中应用广泛。通过阅读本文,您可以了解其工作原理并将其应用于实际项目中。 生成n个随机数并存入数组中,然后对这n个数进行快速排序。
  • 基于MPI的
    优质
    本项目开发了一种利用MPI(消息传递接口)实现的快速排序算法并行版本。该程序显著提高了大规模数据集上的排序效率,展现了优秀的可扩展性和高性能计算潜力。 用MPICH实现的快速排序算法可以在高性能计算机环境下运行,大家可以学习一下。