for(i=0;i<n-1;i++)
{
k=i;
for(j=i+1;j<n;j++)
{
if(st[k].w>st[j].w) k=j;
if(st[k].w==st[j].w&&st[k].p<st[j].p) k=j;
} if(i!=k)
{
t=st[k];
st[k]=st[i];
st[i]=t;
}
相关推荐
C++实现选择排序(selectionSort)
主要为大家详细介绍了C++实现选择排序,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
排序法-改良的选择排序(C)
Heap排序法使用Heap Tree(堆积树),树是一种资料结构,而堆积树是一个二元树,也就是每一个父节点最多只有两个子节点(关于树的详细定义还请见资料结构书籍),堆积树的 父节点 若小于子节点,则称之为最小堆积(Min Heap ),父节点若大于子节点,则称之为最大堆积( Max Heap),而同一层的子节点则无需理会其大小关系,例如下面就是一个堆积树: 我们可以用数组来存储堆积树的所有元素和
华为昇腾Atlas200DK. CANN模型推理——目标检测结果不对(无检测结果)的问题解决
目录前言问题描述问题排查1.后处理模块问题排查2.预处理模块问题排查3.模型问题排查4.算法bug问题排查5.AI板卡问题排查6.模型精度问题排查6.模型推理问题解决:模型输入数据与预处理不同后记 前言 上周我在华为昇腾Atlas200DK中部署nanodet和yolov5时,出现了目标检测结果不对(没有检测到任何物体),困扰了整整三天,最后找到原因并圆满解决,在这里记录一下debug过程。 以上测试均在python中完成。 问题描述 第一天上午,我首先将nanodet由pytorch的.pth模型转换为.
用c语言实现选择排序(附有详细代码)
选择排序改进了冒泡排序,每次遍历列表只做一次交换,为了做到这一点,一个选择排序在遍历时寻找最大的值,并在完成遍历后,将其放到正确的地方。第二次遍历,找出下一个最大的值。遍历n-1次排序n个项,最终项必须在n-1次遍历之后 例子如下: 代码如下: #include<stdio.h> void selectSort( int data[] ,int n ) { /*----begin------*/ int i,j; int min = 0; for(i=0;i<..
第三篇:AMD 和 Intel
它像“乐高积木”一样,可以通过标准化的接口与其他部分组合,构建复杂系统。理解组件后,你会发现从操作系统到微服务,现代软件本质上都是组件的组合!
VScode利用EIDE和cortex-debug进行stm32开发(也适用51)
你是否因为keil页面太丑而烦恼,你是否因为keil编译太慢而恼怒,ok阿,今天也是给大家带来怎么在vscode上进行stm32的编程(我不会告诉你,我搞了好几天才搞好的💔💔💔)为什么是简单介绍?因为太啰嗦了,我嫌麻烦😋,大家可以去EIDE的官方文档去看。
五分钟掌握选择排序与其改良排序(希尔排序),内含详细手工过程图解与代码注释
五分钟掌握选择排序与其改良排序(希尔排序),内含详细手工过程图解与代码注释1、直接选择排序·手工过程:·实例验证2、改良的直接选择排序——堆排序·手工过程与详细图解·算法介绍与具体代码实现·实例验证 1、直接选择排序 ·手工过程: 例: ()9 5 1 4 6 7 8 5 3 0 9 (0)9 5 1 4 6 7 8 5 3 9 (0 1)9 5 4 6 7 8 5 3 9 (0 1 3)9 5 ...
强化学习入门8—深入理解DDPG
本文是强化学习入门系列的第八篇,前面我们讲Actor-Critic时提到了DDPG。DDPG是google DeepMind团队提出的一种用于输出确定性动作的算法,它解决了Actor-Critic 神经网络每次参数更新前后都存在相关性,导致神经网络只能片面的看待问题这一缺点。同时也解决了DQN不能用于连续性动作的缺点。
C++常见排序算法及优化(一.O(n2)级)
C++常见排序算法及优化(一.O(n2)级) 零、评价指标 1. 执行效率 我们讨论某个排序算法的执行效率时,一般是指时间复杂度时,包括最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度。同时,在基于比较的排序算法的执行过程中,会涉及两种操作:一种是元素比较大小,另一种是元素交换或移动。所以,我们在分析排序算法的执行效率的时候,也应该把比较次数和交换(或移动)次数也考虑进去。 2. 内存消耗 排序算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量。这里引入一个概念: · 原地排序:指空间复杂度是 O(1) 的排序
鱼鹰优化算法(OOA)详解:从猛禽捕食智能到优化算法实现
鱼鹰优化算法(Osprey Optimization Algorithm, OOA)是2023年提出的一种新型元启发式优化算法,灵感来源于鱼鹰(一种中型猛禽)高效的捕食策略。算法模拟了鱼鹰从空中识别水下鱼类位置并俯冲捕食,然后将捕获的鱼带至安全位置享用的全过程,以此抽象出全局探索和局部开发两个核心阶段。OOA算法具有参数少、结构简单、收敛速度快、全局寻优能力强等特点。自提出以来,已在函数优化、机器学习参数调优(如CatBoost模型)、路径规划等多个领域展现出良好性能,为解决复杂优化问题提供了新的有效工具。
基于R-CNN深度学习的生活垃圾检测与分类系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
我们将使用一个公开的垃圾分类数据集来训练我们的模型。一个常见的数据集是TACO数据集(Trash Annotations in Context),该数据集包含多种垃圾类别,适用于垃圾分类任务。TACO数据集中的图像标注了垃圾的类别以及其在图像中的位置,适合用于目标检测任务。图片数据:每张图片中包含不同种类的垃圾。标签文件:每个图像有相应的标签文件,标注了图像中垃圾的类别、位置(通常为边界框坐标)等信息。dataset/images/image1.jpgimage2.jpg......其中,
c++/c实现选择排序算法及其优化版本,超详细且不罗嗦
选择排序算法及其优化版本,超详细且不罗嗦,一看就懂
杰理SDK UART 使用教程
本文介绍了JL701n芯片的UART串口通信使用教程,重点讲解了UART2的初始化配置、数据收发和中断处理功能。教程详细说明了代码结构、核心功能函数、配置参数和使用步骤,包括UART初始化、数据发送和接收中断处理等关键操作。同时提供了完整的API接口说明和注意事项,强调了中断处理限制、缓冲区管理、引脚配置等重要细节。最后给出了基本使用流程和高级任务处理示例,并针对常见问题提供了故障排除建议。本教程适用于需要在JL701n芯片上实现可靠串口通信的开发者。
数据结构与算法之选择排序(含改进版)
虽然选择排序与冒泡排序在时间复杂度属于同一量级,但是毫无疑问选择排序的效率更高,因为它的交换操作次数更少,而且在交换操作比比较操作的时间级大得多时,选择排序的速度是相当快的。//如果待排数组中的某个元素比当前元素小,minIndex指向该元素的下标。//如果发现了更小的元素,与第一个元素交换位置(第一个不是最小的元素)//如果发现了更小的元素,与第一个元素交换位置(第一个不是最小的元素)//把当前遍历的数和后面所有的数依次进行比较,并记录最小的数的下标。//如果后面比较的数比记录的最小的数小。
C++(Qt)软件调试---内存分析工具Heob(26)
绝对最全面最详细的Heob使用说明。(图文并茂) 绝大部分的文章都说Heob是一个内存泄漏分析工具,其实Heob只是内存泄漏分析功能比较突出,实际上Heob可以分析很多内存问题。 Heob是一个Windows下检测缓冲区溢出(野指针、空指针、内存越界、重复释放、异常捕获等)和内存泄漏的工具,集成到Qt Creator中,功能强大,简单容易上手。
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。
选择排序法的思路及Java程序代码
选择排序法 选择排序法是从算法优化的角度对冒泡法的改进,其改进的思想是:经过一轮的两两比较后,并不马上交换数的位置,而是找到本轮最小的数,记下该数的位置(即在数组中的下标),待本轮比较完毕后,通过一次交换即可将本轮最小的数交换到位。 示例详解 假设数组a的5个元素依次为:9、10、8、7、6。下图说明了选择排序法的操作过程: 第一轮比较: k=0 第一次比较: 9 10 8 7
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
简单选择排序分析
简单选择排序分析。
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正
OV9734 DATASHEET,完整规格书
OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等
八大排序算法之选择排序
选择排序—简单选择排序(Simple Selection Sort)
选择排序
菜鸡的选择排序(selectionSort) 选择排序算法是冒泡排序算法的一种改进。 从下到大为例。用一个变量k做标记,记录最小值的下标。 排序时,先用k记录第一个数的下标,然后循环遍历用k与数组后面的数比较,找到最小值的下标,并用k记录,然后交换第一个数与此时得到k(如果第一个数不是最小值,那么此时k的值已改变为最小值的下标)所代表的数,第一轮结束后,便找到最小值。然后继续寻找,知道排序完成。 ...
【基础算法】排序-简单排序之二(选择排序)
选择排序的时间复杂度依然为O(N^2)
C++算法入门 - 选择排序
首先,将待排序的数组分为两部分:已排序部分和未排序部分。初始时,已排序部分为空,整个数组都是未排序部分。在未排序部分中找到最小的元素,并记录其下标。将找到的最小元素与未排序部分的第一个元素进行交换,即将最小元素放到已排序部分的末尾。将已排序部分的末尾指针向后移动一个位置,表示已排序部分增加了一个元素。重复执行以上步骤,直到未排序部分为空,即所有元素都已经放到已排序部分,排序完成。这段 C++ 代码实现了选择排序算法,用于对输入的一组整数进行从小到大的排序,并将排序后的结果输出。
数据结构与算法(Python版)三十三:冒泡排序和选择排序算法及分析
排序:冒泡排序Bubble Sort 冒泡排序的算法思路在于对无序表进行多趟比较交换, 每趟包括了多次两两相邻比较, 并将逆序的数据项互换位置, 最终能将本趟的最大项就位 经过n-1趟比较交换, 实现整表排序 每趟的过程类似于“气泡”在水中不断上浮到水面的经过 第1趟比较交换, 共有n-1对相邻数据进行比较 一旦经过最大项,则最大项会一路交换到达最后一项 第2趟比较交换时, 最大项已经就位, 需要排序的数据减少为n-1, 共有n-2对相邻数据进行比较 直到第n-1趟完成后, 最小项一定在列表首位, 就无需再
快速排序的改进
快速排序的改进 快速排序最坏情况下,要比较O(n^2)次,但平均性能为nlogn,基本达到了比较类排序所需时间的的下界。核心代码为: void qSort(int *data, int begin, int end) { int pivot, i, j; if(begin>=end) return; i = begin;
排序算法——选择排序plus
选择排序 时间复杂度:O(n^2) 最坏时间复杂度 O(n^2) 最好时间复杂度 O(n^2) 不稳定 由于后面的算法都有的功能,我将此抽取出来作为公共的方法了,有打印数组和交换数组的两个值 基本代码如下: package cn.xiaov; public class Common { //数组值交换 public static void swap(int[] arr ,int i ,int j ){ int temp = arr[i]; arr[i]
简单排序(冒泡(改进),交换排序,选择排序)
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include<assert.h> #include<time.h>//count用来记录次数 int count1 = 0; int count2 = 0; int count3 = 0; int count4 = 0;void Show(int *arr,int len) { for (int i = 0;
1074



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



