初级排序算法 算法(第四版) (C#)

本文深入讲解了选择排序、插入排序及希尔排序的实现原理与特点。选择排序每次找到最小值进行交换,适合小规模数据;插入排序对于部分有序数组效率高;希尔排序通过增量排序优化插入排序,适用于大规模数据。

选择排序

实现:

  • 首先在数组中找到最小的元素,将其与第一个交换,然后依次在剩下的元素中找到最小的,直到数组有序

特点:

  • 排序时间与输入无关:每次都需要扫描一遍数组来获取最小值。即使输入数组有序,也需要消耗与无序数组相同的时间
  • 数据的移动最少:只需要移动n次数据

时间复杂度:

  • 长度为N的数组,大约需要N²/2次比较和N次交换

代码:

public static void Sort(IComparable[] items)
        {
            int n = items.Length;
            int min;
            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                min = i;
                for (int j = i; j < n; j++)
                {
                    if (Less(items[j], items[min])) min = j;//Less()判断两个元素大小
                }
                Exchange(items, i, min);//交换元素
            }
        }

插入排序

实现:

  • 像整理手上的扑克牌一样,把牌查到已经整理好的牌中,不过在计算机中需要将未排序的元素向右移动,未插入的元素腾出空间

特点:

  • 对于有序和部分有序的数组,排序速度会大大加快

时间复杂度:

  • 长度为N的数组,平均情况下需要N²/4的比较和交换,最坏需要N²/2的比较和交换

代码:

public static void Sort(IComparable[] items)
        {
            int n = items.Length;
            for (int i = 1; i < n; i++)
            {
                for (int j = i;j > 0  && Less(items[j],items[j-1]); j--)
                {
                    Exchange(items, j, j - 1);
                }
            }
        }

希尔排序

实现:

  • 插入排序对于大规模无序数组的排序速度很慢,因为插排只能一个个的移动元素。因此希尔排序首先将间隔h的元素排列好,让整体数组变得部分有序,然后通过h的递减扩大有序的范围,最终将整体排成有序

特点:

  • 希尔排序的性能取决于h和h的数学性质,希尔排序可用于大型数组,并且构造一个能使希尔排序运行缓慢的数组并不容易

代码:

public static void Sort(IComparable[] items)
        {
            int n = items.Length;
            int h = 1;
            if (h < n / 3) h = 3 * h + 1;
            while (h >= 1)
            {
                for (int i = h; i < n; i++)
                {
                    for (int j = i; j >= h && Less(items[j],items[j-h]); j-=h)
                    {
                        Exchange(items, j, j - h);
                    }
                }
                h /= 3;
            }
        }
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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