插入排序算法(十一)

插入排序法是通过对未排序的数据逐个插入合适的位置来进行排序的。

插入排序法流程

1、先比较前两个数字,排好序;

2、再将第3个数字跟前面排好序的数字依次比较,找到合适位置,插进去,;

3、再将第4个数字跟前面排好序的数字依次比较,找到合适位置,插进去;

4、不断重复上述步骤,直到排完。

假设有N个数,按从小到大排列:

1 4 3 5 2

第一步:先比较前两个数1和4,不用交换;

1 4 3 5 2

第二步:将3和前面两个已经排好序的数比较,先和4比较,交换位置,然后和1比较,不交换;

1 3 4 5 2

第三步:将5和前面三个已经排好序的数比较,先和4比较,不交换,然后和3比较,不交换,最后和1比较,不交换;

1 3 4 5 2

第四步:将2和前面四个已经排好序的数比较,先和5比较,交换位置,再和4比较,交换位置,然后和3比较,交换位置,最后和1比较,不交换;

1 2 3 4 5

因此,插入排序法必须要执行N-1步,没办法在中间步骤中就结束,这种排序法在有序的组合中效率较好,无序就不行了。

【核心代码】

for (i=1;i<len;i++)
	{
		t = a[i];
		j = i - 1;
		while (j>=0&&t<a[j])//如果是按从小到大顺序就不用交换
		{
			a[j + 1] = a[j];//交换数据
			j--;//从第三个数开始起作用
		}
		a[j + 1] = t;//插入合适的位置,因为前面减了1,所以这里加个1


【代码示例】

//#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

void InsertionSort(int *a,int len)
{
	int i,j,t,h;

	for (i=1;i<len;i++)
	{
		t = a[i];
		j = i - 1;
		while (j>=0&&t<a[j])//如果是按从小到大顺序就不用交换
		{
			a[j + 1] = a[j];//交换数据
			j--;//从第三个数开始起作用
		}
		a[j + 1] = t;//插入合适的位置,因为前面减了1,所以这里加个1

		printf("第%d步排序结果:", i);
		for (h=0;h<len;h++)
		{
			printf("%d ",a[h]);
		}
		printf("\n");
	}
}

int main()
{
	using namespace std;
	cout << "请输入待排序的数字的个数:";
	int SIZE;
	cin >> SIZE;
	int *arr=new int[SIZE];
	int i;

	srand(time(NULL));
	for (i=0;i<SIZE;i++)
	{
		arr[i] = rand() / 1000;
	}
	//输出排序前的序列
	printf("排序前:\n");
	for (i=0;i<SIZE;i++)
	{
		printf("%d ",arr[i]);
	}
	printf("\n");
	//调用插入排序函数
	InsertionSort(arr, SIZE);
	//输出排序后的序列
	printf("排序后:\n");
	for (i=0;i<SIZE;i++)
	{
		printf("%d ",arr[i]);
	}
	printf("\n");
	system("pause");
	return 0;
}


【演示效果】




考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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