八大排序之快速排序

博客围绕八大排序中的快速排序展开,虽未给出具体内容,但可知聚焦于快速排序这一信息技术领域的排序算法。快速排序在排序算法中较为重要,常用于数据处理等场景。

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//快速排序是对冒泡排序的改进,
//时间复杂度最好是O(nlogn),最坏是O(n^2),平均是O(nlogn),空间复杂度最好是O(logn),最坏是O(n),不稳定
#include <iostream>

using namespace std;

template <class T>
void QuickSort(T* numbers, int low, int high);

int main()
{
    int low = 0, high = 0;
    cin >> low >> high;

    int data[100] = { 0 };
    for (int i = low; i <= high; ++i)
        cin >> data[i];

    QuickSort(data, low, high);

    for (int i = low; i <= high; ++i)
        cout << data[i] << " ";
    cout << endl;

    system("pause");
    return 0;
}

template <class T>
void QuickSort(T* numbers, int low, int high)//快速排序,参数是一个数组和上下两个数组的下标
{
    if (numbers == NULL)//此处不要判断low<0和high>0等条件,否则出错,因为后面是要递归的
    {
        cout << "Error: invalid input!" << endl;
        return;
    }
    if (low >= high) return;//函数结束条件,必须要有

    int left = low, right = high;//定义新的下标,取代函数的参数,因为需要加减操作
    T pivot = numbers[left];//取一个枢轴变量,一般取最左边的

    while (left < right)//下标满足的条件
    {
        while (left < right && numbers[right] >= pivot)
        {
            --right;
        }   
        numbers[left] = numbers[right];//numbers[right] < pivot

        while (left < right && numbers[left] <= pivot)
        {
            ++left;
        }
        numbers[right] = numbers[left];//numbers[left] > pivot
    }
    numbers[left] = pivot;//将该次循环的枢轴放入中间位置

    //以left为分界进行分治,分别递归
    QuickSort(numbers, low, left - 1);//low到left-1
    QuickSort(numbers, left + 1, high);//left+1到high
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转提供了有力支持。
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