归并排序


前言

归并排序(Merge Sort)是建立在归并操作上的一种有效,稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。


一、归并排序的代码如下:

//1.确定分界点mid 
//2.递归排序,左边右边 
//3.归并,合二为一
const int N=1000010;
int a[N];
int tmp[N];

void merge(int a[],int l,int r)
{
	if(l>=r) return;
	int mid=l+r>>1;
	merge(a,l,mid);
	merge(a,mid+1,r);
	int i=l,j=mid+1;
	int k=0;
	while(i<=mid&&j<=r)
	{
		if(a[i]<=a[j]) tmp[k++]=a[i++];
		else tmp[k++]=a[j++];
	}
	while(i<=mid) tmp[k++]=a[i++];
	while(j<=r) tmp[k++]=a[j++];
	for(i=l,j=0;i<=r;i++,j++) a[i]=tmp[j];
}

二、归并排序的编程题

AcWing 787. 归并排序

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

//1.确定分界点mid 
//2.递归排序,左边右边 
//3.归并,合二为一
const int N=1000010;
int a[N];
int tmp[N];

void merge(int a[],int l,int r)
{
	if(l>=r) return;
	int mid=l+r>>1;
	merge(a,l,mid);
	merge(a,mid+1,r);
	int i=l,j=mid+1;
	int k=0;
	while(i<=mid&&j<=r)
	{
		if(a[i]<=a[j]) tmp[k++]=a[i++];
		else tmp[k++]=a[j++];
	}
	while(i<=mid) tmp[k++]=a[i++];
	while(j<=r) tmp[k++]=a[j++];
	for(i=l,j=0;i<=r;i++,j++) a[i]=tmp[j];
}
 
 
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	merge(a,0,n-1);
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cout<<a[i]<<" ";
	}
	return 0;
}


AcWing 788. 逆序对的数量

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
//归并排序 
//1.[L,R]=>[L,mid],[mid+1,R] 
//2.递归排序 
//3.归并,合并左右 
typedef long long ll;
const int N=100010;
int a[N];
int tmp[N];

ll merge(int l,int r)
{
	if(l>=r) return 0;
	ll mid=l+r>>1;
	ll res=merge(l,mid)+merge(mid+1,r);
	ll i=l,j=mid+1,k=0;
	while(i<=mid&&j<=r)
	{
		if(a[i]<=a[j]) tmp[k++]=a[i++];
		else
		{
			tmp[k++]=a[j++];
			res+=mid-i+1;
		}
	}
	while(i<=mid) tmp[k++]=a[i++];
	while(j<=r) tmp[k++]=a[j++];
	for(int i=l,j=0;i<=r;i++,j++) a[i]=tmp[j];
	return res;
} 

int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	cout<<merge(0,n-1)<<endl;
	return 0;
}



分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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