选择排序

本文介绍了一个简单的选择排序算法实现,并提供了完整的C++代码示例。该算法通过不断寻找未排序部分的最小元素并将其放置到已排序序列的末尾来完成排序过程。文章最后展示了排序后的结果。
选择排序代码
#include <iostream>
using namespace std;

void SelectSort(int32_t numList[], int32_t len) {
    for (auto i = 0; i < len; i++) {
        auto min = i; //标记最新数的下标
        for (auto j = i + 1; j < len; j++) {
            if (numList[min] > numList[j]) {
                //找到更小的数,记录下标
                min = j;
            }
        }

        auto tmp = numList[i];
        numList[i] = numList[min];
        numList[min] = tmp;
    }
}

void main() {
    int32_t numList[] = { 31, 41, 59, 26, 41, 58, 12 };
    int32_t count = sizeof(numList) / sizeof(numList[0]);
    SelectSort(numList, count);


    for (auto num : numList) {
        std::cout << num << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}

返回排序算法分析总结

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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