《算法笔记》4.1小节——算法初步->排序 问题 H: 整数奇偶排序

该博客介绍了一种整数排序算法,首先将输入的10个整数按奇偶性分别存储,然后对奇数进行降序排序,偶数进行升序排序。提供了C++代码实现,能够处理多组测试数据,确保排序结果符合题目要求。

问题 H: 整数奇偶排序

时间限制 : 1.000 sec 内存限制 : 32 MB

题目描述

输入10个整数,彼此以空格分隔。重新排序以后输出(也按空格分隔),要求:
1.先输出其中的奇数,并按从大到小排列;
2.然后输出其中的偶数,并按从小到大排列。

输入

任意排序的10个整数(0~100),彼此以空格分隔。

输出

可能有多组测试数据,对于每组数据,按照要求排序后输出,由空格分隔。

样例输入

0 56 19 81 59 48 35 90 83 75 
17 86 71 51 30 1 9 36 14 16 

样例输出

83 81 75 59 35 19 0 48 56 90
71 51 17 9 1 14 16 30 36 86

提示

多组数据,注意输出格式

  1. 测试数据可能有很多组,请使用while(cin>>a[0]>>a[1]>>…>>a[9])类似的做法来实现;
  2. 输入数据随机,有可能相等。
#include <iostream>
#include <algorithm>


using namespace std;


int main() {
    int a[10];
    int odd[10];
    int even[10];
    while (cin >> a[0] >> a[1] >> a[2] >> a[3] >> a[4] >> a[5] >> a[6] >> a[7] >> a[8] >> a[9]) {
        int index_even = 0, index_odd = 0;
        for (int i = 0; i < 10; ++i) {
            if (a[i] % 2 == 0)
                even[index_even++] = a[i];
            else
                odd[index_odd++] = a[i];
        }
        sort(even, even + index_even);
        sort(odd, odd + index_odd, greater<int>());
        for (int i = 0; i < index_odd; ++i) {
            cout << odd[i] << " ";
        }
        for (int i = 0; i < index_even; ++i) {
            cout << even[i] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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