基础排序算法演示

【Matlab】向图像中添加帮助读者理解的额外标注信息 有些时候,为了更加清晰地表示数据,我们需要对绘好的图像添加一些其他标注信息,以帮助读者更好地理解自己的意思,本文将向大家介绍几种常用的添加额外信息的方法。注:下述实现均参考自MathWorks,在此表示感谢,如有侵权请留言联系。 目录 1. 添加线段 2. 添加Latex公式 3. 数据放大镜 4.添加图标志 1. 添加线段 常见的两个需求: 观察某个特定点的数据的值; 观察数据... 阅读详情

满脑子都是阶段/状态/决策……学无止境呀

发一点基本的排序算法,分成很多个文件写的,每个文件前面带了注释,一起发出来,结构如下:

基础排序算法文件结构

 Sort.h

头文件 

 main.c

主演示程序 

 printkeys.c

 数据输出

 ifcontinue.c

 演示控制

random.c 

 随机初始化数据

bubblesort.c 

 冒泡排序算法

quicksort.c 

 快速排序算法

 insort.c

 插入排序算法

 shellsort.c

 希尔排序算法

演示按 随机化数据->输出->排序->输出 的流程进行,算法很简单不想多说。

 

/* sort.h: 排序算法演示头文件 */ 
#include 
<stdio.h>

#define MAXN 100

typedef 
struct 
{
        
int key;
        
int data;
}
 Record;


/*

几种排序算法演示
by DaNmarner
Email: DaNmarner@gmail.com 

*/


#include 
"sort.h"

int Random(Record r[],int n);
int printkeys(Record r[],int n);
int ifcontinue(void);
void InsSort (Record r[],int n);
void ShellSort (Record[],int n);
void BubbleSort(Record r[],int n);
void QuickSort (Record r[],int s,int t);

int main(void)
{
    Record r[MAXN];
    
int n=10;
    
    printf (
"Show sorts  by DaNmarner 2006.4 ");
    printf (
"How much record to be sorted ( n<100 ) ?");
    scanf (
"%d",&n);
    puts(
"");
       
    
//演示插入排序 
    puts("InsSort ready! ");
    ifcontinue();
    Random(r,n);
    puts(
"Before InsSort:");
    printkeys(r,n);
    InsSort(r,n);
    puts(
"After InsSort:");
    printkeys(r,n);
    puts(
"");
    
//插入排序结束
    
    
//演示希尔排序
    puts("ShellSort ready! ");
    ifcontinue(); 
    Random(r,n);
    puts(
"Before ShellSort:");
    printkeys(r,n);
    ShellSort(r,n);
    puts(
"After ShellSort:");
    printkeys(r,n);
    puts(
"");
    
//希尔排序结束 
    
    
//演示冒泡排序
    puts("BubbleSort ready! ");
    ifcontinue();   
    Random(r,n);
    puts(
"Before BubbleSort:");
    printkeys(r,n);
    BubbleSort(r,n);
    puts(
"After BubbleSort:");
    printkeys(r,n);
    puts(
"");
    
//冒泡排序结束 
    
    
//演示快速排序
    puts("QuickSort ready! ");
    ifcontinue();   
    Random(r,n);
    puts(
"Before QuickSort:");
    printkeys(r,n);
    QuickSort(r,
0,n-1);
    puts(
"After QuickSort:");
    printkeys(r,n);
    puts(
"");
    
//演示快速结束 
    
    
//演示堆排序
    puts("HeapSort ready! ");
    ifcontinue();   
    Random(r,n);
    puts(
"Before HeapSort:");
    printkeys(r,n);
    QuickSort(r,
0,n-1);
    puts(
"After HeapSort:");
    printkeys(r,n);
    puts(
"");
    
//演示堆结束 
     
    system(
"PAUSE");
    
return 0;
}



/* printkeys.c: 输出排序关键字 */ 
#include 
"sort.h"

int printkeys (Record r[],int n)
{
    
int i;
    
for (i=0;i<n;i++)
        printf(
"%d ",r[i].key);
    printf (
" ");
    
return i;
}



/* ifcontinue.c: 控制是否继续演示 */
#include 
<stdio.h>
#include 
<stdlib.h>

int ifcontinue(void)
{
    
int c;
    puts(
"Press any key to continue, q to quit... ");
    
if ((c=getchar())=='q') exit(1);
}



/* random.c: 用随机数给r[0].key-r[n-1].key赋值 */
#include 
<stdlib.h>
#include 
<time.h>

#include 
"sort.h"

int Random (Record r[],int n)
{
    
int i;
    srand(time(NULL));
    
for (i=0;i<n;i++)
        r[i].key
=rand();
    
return n;
}


 

/* bubblesort.c: 演示冒泡排序 */
#include 
"sort.h"
void BubbleSort(Record r[],int n)
{
     
int i,j,done=0;
     Record tmp;
     
     
for (i=0; !done && i<n; i++){
         done
=1;
         
for (j=1;j<n-i;j++)
             
if (r[j-1].key>r[j].key){
                 tmp
=r[j-1];
                 r[j
-1]=r[j];
                 r[j]
=tmp;
                 done
=0;
             }

     }

}
        


/* quicksort.c 快速排序算法 */
#include 
"sort.h"
void QuickSort (Record r[],int s,int t)
{
     
int low=s;
     
int high=t;
     Record pivot;
     
     pivot
=r[s];
     
while (low<high){
           
while (low<high && r[high].key>pivot.key)
                 high
--;
           
if (low<high) r[low++]=r[high];
           
while (low<high && r[low].key<pivot.key)
                 low
++;
           
if (low<high) r[high--]=r[low];
     }

     r[low]
=pivot;
     
if (s<low) QuickSort(r,s,low-1);
     
if (t>high) QuickSort(r,high+1,t);
}

           
/* inssort.c: 插入排序算法 */
#include 
"sort.h"

void InsSort (Record r[],int n)
{
     
int i,j;
     Record tmp;
     
for (i=1;i<n;i++) {
         tmp
=r[i];
         
for (j=i-1; j>=0 && tmp.key < r[j].key; j--)
             r[j
+1]=r[j];
         r[j
+1]=tmp;
     }

}



/* shellsort.c: 希尔排序算法*/ 
#include 
"sort.h"

void ShellSort (Record r[],int n)
{
     
int i,j,dk=n/2;
     Record tmp;
     
     
while (dk > 0) {
           
for (i=dk;i<n;i++) {
               tmp
=r[i];
               
for (j=i-dk;j>=0 && tmp.key<r[j].key;j-=dk)
                   r[j
+dk]=r[j];
               r[j
+dk]=tmp;
           }

           dk
/=2;
     }

}

               


 

【动图演示排序算法】-1- O(N^2)的排序算法(冒泡,选择,插入) 目录 1、冒泡排序 (1)冒泡排序的介绍 (2)冒泡排序的原理: (3)动图演示 (4)代码演示 2、选择排序 (1)选择排序的介绍 (2)选择排序的原理 (3)动态图演示 (4)代码演示 3、插入排序 (1)插入排序的介绍 (2)插入排序的原理 (3)动态图演示 (4)代码演示 阅读详情

相关推荐

可视化排序算法演示与MFC应用

算法是解决问题的一系列定义明确的计算步骤,它是一种在有限步骤内解决问题的方法。在IT行业,尤其是在软件开发领域,算法是构建高效、优化的程序的基础。掌握排序算法,对于优化数据处理和提升用户体验具有至关重要的作用。MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软公司为开发Windows应用程序提供的一套C++类库,其初衷在于简化Windows应用程序的开发过程。

weixin_33628677的博客 1068

排序算法动画网站

排序算法动画网站

baiqi123456的博客 2779

Python+tkinter实现的排序算法动画演示

Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或关键字)。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。Python中的许多库和框架,如NumPy、Pandas和Tkinter,都极大地扩展了其应用范围。

weixin_42471823的博客 525

十大经典排序算法(动图演示)

0.1 算法分类比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序。0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。

2254

Windows 10 下 DockerToolbox 安装全攻略:从下载到配置阿里云镜像加速

本文详细介绍了在Windows 10系统上安装和配置DockerToolbox的完整流程。从下载安装包、执行初步安装,到关键步骤——修改虚拟机存储路径以及配置阿里云镜像加速器,旨在帮助开发者,尤其是初次接触Docker的新手,快速搭建高效的本地容器开发环境,并解决国内镜像下载缓慢的痛点。

moon9的博客 476

AD从原理图到PCB超详细教程

我在学习AD的时候,看了网上很多教程,但是东西很杂,有很多条理不清而且废话很多,所以相信大家学习的时候也是遇到一样的困难。我就特地写一篇帖子,整理了一下AD从画原理图开始一直到画完PCB文件的所有步骤,一方面是供大家参考学习,另一方面可以方便我自己学习记忆更加深刻。我用的版本是AD16中文版,大家用新的版本AD20或者AD22应该操作都是差不多的。

人生寂寞如雪 18万+

十大排序算法详解(带动图演示)

十大排序详解带动图,新鲜出炉,欢迎阅读

qq_62274623的博客 2659

Allegro17.4原理图-PCB双向联动技巧:从网表生成到同步高亮

本文深入解析了Cadence Allegro 17.4中原理图与PCB的深度双向联动技巧。核心在于通过精准的网表生成与管理、实时的跨窗口交互高亮与信号追踪,以及元件与封装的智能匹配更新,构建高效协同设计工作流。掌握这些技巧能显著提升高速、高密度电路设计的效率与准确性,实现从逻辑设计到物理实现的无缝衔接。

weixin_29178069的博客 358

冒泡排序和数据结构和算法可视化网站(及其一点小优化)

冒泡排序及其优化,

qq_53317005的博客 1355

自适应控制 (Adaptive Control) 算法详解及案例分析

自适应控制是一种能够在线调整控制器参数以适应系统动态变化的控制方法。其核心思想是通过实时估计系统参数或调整控制器参数,使系统在不确定性或动态变化的环境中仍能保持稳定性和性能。

闲人编程的博客 4084

USB_TYPE-C 母座电路设计

本文详细介绍了USB Type-C接口(C2765186)的电路设计要点,重点解析了电源、识别和数据三部分的关键连接方案。电源部分需并联VBUS和GND引脚并加宽走线以承载3A电流;识别部分必须为CC1/CC2引脚配置5.1kΩ±1%精度的下拉电阻,这是触发PD充电的核心条件;数据部分通过短接正反插引脚实现盲插功能。文档还提供了完整的引脚对照表,并强调PCB布局需注意ESD防护、差分走线阻抗控制等要点,为Type-C接口设计提供了实用指导。

在读研究生,FPGA电路设计与功能开发。 583

基础排序算法演示程序

基于C语言的排序算法演示程序,包含了“冒泡算法”和“选择算法”两个基础的排序算法。学习程序设计,重点是对算法的理解。本程序动态演示了排序过程,详尽体现涉及到的各个细节,力求让初学者更好地理解这两个算法。注意:由于程序基于 TURBO C BGI 图形库开发,所以比支持窗口方式下的命令行运行。简单的说就是不能兼容Wndows7,这个是在笔记本上编好了大半在台式机上运行才发现的,换别的编译器又没有兼容的graphics.h库,如果有需要再考虑移植吧!  这几天终于把学习心得整理得差不多了,编这个程序当初是只是为

PMind的专栏 1312

凝聚态物理新引擎:AI 驱动材料预测与相变识别大突破

摘要:本文深入探讨 AI 在凝聚态物理中的创新应用。在材料性质预测方面,AI 借助数据收集、特征提取和模型训练,能依据材料微观信息准确预估其宏观性质,以石墨烯为例验证了高效性。对于拓扑相变识别,AI 通过分析量子力学数据,利用机器学习算法判别相变节点,助力拓扑绝缘体研究。尽管面临数据质量、模型可解释性等挑战,但未来多模态数据融合、可解释 AI 等发展方向,将推动 AI 与凝聚态物理深度融合,助力探索物质奥秘与新材料研发。

专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域,希望和大家共同进步! 1826

【排序算法】选择排序的C++基础语言实现——附动态演示

使用cpp的基础语法来实现数据结构与算法中的选择排序的教程,并且附有动态的演示过程

walker_shalp的博客 737

3大绝招!MySQL如何轻松搞定文本、图像和视频的多模态数据分析?

首先,让我们来了解一下“多模态”到底是什么意思。简单来说,多模态指的是能够同时处理不同类型数据(如文本、图像、音频等)的能力。传统的数据库往往只能专注于一种或几种特定类型的数据,比如关系型数据库主要处理结构化数据,而文档型数据库则更适合非结构化数据。但是现在,随着技术的进步,像MySQL这样的数据库也开始支持更加复杂的数据模型,允许我们在同一个系统内处理多种格式的数据。通过上述五个部分的详细介绍,相信你现在应该对如何利用MySQL进行多模态数据分析有了更清晰的认识。

java专栏 2116

vmvare kali如何配置桥接模式进行上网

注意点:虚拟机可以PING通物理机,但是PING不通其他的网站。经过收集资料,得知由于是校园网连接,所以DHCP只能分配一个授权的IP地址给连接的主机,由于KALI是桥接物理机,物理机已经获得了这个授权的IP,所以导致桥接的虚拟机无法上网。所以不是因为配置的有问题,而是网络的安全设置导致了桥接失败。如果你是使用校园网,可以换个网络试试,使用校园网的时候,可能会遇到桥接失败。

猿小白的博客 1409

数据结构排序算法演示系统_数据结构与算法:聊一聊本系列最后两个基础排序算法,面试必备...

上篇文章数据结构和算法:聊一聊你必须了解并掌握的几种基础排序算法 分享了有关基础排序算法中的归并排序,快速排序以及希尔排序,本篇讲分享剩下的几个基础排序算法:堆排序以及计数排序。大佬可以绕过,毕竟大佬都是玩高端算法的。堆排序堆结构的相关特性说到堆排序,必须先介绍一下堆这种数据结构。堆结构是基于完全二叉树构造的。那么什么是完全二叉树?简单来说,就是节点都是从上到下,从左往右的顺序依次填充的(这里只是...

weixin_39806808的博客 125

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

java演示排序算法注释_Java基础 -- 冒泡排序算法(带详细注释)

冒泡排序的要点:1.多轮排序,每轮排序中选出最大的元素放在最顶端,并且下次排序不再使用该元素;2. 使用双for循环,外层for循环控制要排序的次数(轮数), 内层for循环控制当前要排序的元素并且进行该轮排序;package com.lin.michael;import java.util.Arrays;public class Review {public static void main(S...

weixin_42162216的博客 234

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

C 语言排序算法(一)

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

一个专注于机器学习基础与实战的技术博客,内容涵盖算法推导、模型实现、数学原理与代码实践。用通俗的语言解析复杂概念,记录学习过程中的思考与总结,适合机器学习爱好者和从业者参考。 302

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

1/n 排序算法,排序算法演示界面与框架搭建

排序算法 其实一直在纠结到底下一个类型算法写什么,一直没有确定下来 数据结构 .Net中的框架 微服务架构 .Net Core 大数据 ArcGIS二次开发 一直在上面纠结,今天公司有一个同事突然和我聊起来了算法,说想学算法,一开始问看算法导论如何,我和他说可以买着,但是要有心里准备,因为你注定要先看一些基础的算法,你要学习数据结构,想到这里那就想写了,而且想起大学的时候参加蓝桥杯一群人在哪里讨论排序算法时候的热情,想想可能写代码对于我来说真的是一件兴趣,我想就算将来不做开发了,平常谢谢代码也会想老头们

XiaoCai 1853

C语言基础排序算法(含动画演示) 插入排序、交换排序、冒泡排序、选择排序、归并排序、希尔排序、stl 排序、各种排序算法比较分析:

C语言排序算法:插入排序、交换排序、冒泡排序、选择排序、归并排序、希尔排序、stl 排序、各种排序算法比较分析: 1. 插入算法 (1). 直插排序 (2). 希尔排序 2. 交换排序 (1). 冒泡排序 (2). 选择排序 (3). 快速排序 3.stl 排序 vector<int>a; a.sort(); ...

Eli_Code 1940

基于Java实现的选择排序算法

选择排序和冒泡排序同样是基础排序算法,现在也做个学习积累。 简述 选择排序算法较为稳定,基本上都是O(n2)的时间复杂度,规模越小排序越快,不需要占用额外空间。其实选择排序原理很简单,就是在未排序序列中找到最小(大)的元素然后放到数组前面,然后再从剩下的未排序序列中找到最小(大)的元素放在上一次找到最小(大)元素的后面,以此类推完成排序。 动图演示 看下动图上的演示,就能够找出排序规律,非...

weixin_30362233的博客 77

三种基础排序算法

排序算法大家都多多少少知道几种,但是,但是写出来就比较费劲,今天给大家讲讲,我是怎么记住常见的三种排序, 冒泡排序、插入排序,选择排序,其他的快速排序、堆排序等等之类的, 不好意思,写不出来。 首先,推荐一个网站:http://www.atool9.com/sort.php 在线动画演示各种排序算法过程,每次练习出错的时候,我就看一次动画演示,然后看看自己错在哪里。 1、冒泡排序 冒泡排序...

weixin_41870677的博客 334

第三部分—数据结构与算法基础_5. 排序算法

在元素集合array[i]--array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素,若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换在剩余的array[i]--array[n-2](array[i+1]--array[n-1])集合中,重复上述步骤,直到集合剩余1个元素。基本思想所谓交换,就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置,交换排序的特点是将键值较大的记录向序列的尾部移动,键值较小的记录向序列的前部移动。...

qq_43205256的博客 361

数据结构与算法篇——3种基础排序算法(Java版)

基础排序算法 本文主要介绍冒泡排序、选择排序和插入排序这3种基础排序算法。基础排序算法是学习希尔排序、快速排序等高级排序算法的基础,只有深刻掌握了前者,才有掌握后者的资格。比如希尔排序,就是增加了分组的插入排序。后续文章后会详细讲解高级排序算法,敬请期待。文章中如有失误,欢迎大家指出。 以升序,及从小到大排序为例,本文中3种排序算法都是以升序排序方式讲解。 假设 排序前的数据为:4,3,7,9,6 排序后的数据为:3,4,7,6,9 1.冒泡排序 大家可能都见过水烧开时气泡由锅底一个个冒出来的现象,这里冒泡

qq_43262128的博客 268
上一篇: 迟来的新世界
下一篇: 简析基础排序算法
DaNmarner
博客等级 码龄21年 27粉丝 91原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值