数据结构实验之排序二:交换排序

本文介绍了一个数据结构实验案例,通过对一组整数使用冒泡排序和快速排序,并计算两种排序方法所需的数据交换次数。实验中详细展示了排序算法的具体实现过程及注意事项。

数据结构实验之排序二:交换排序
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536KB
Problem Description

冒泡排序和快速排序都是基于”交换”进行的排序方法,你的任务是对题目给定的N个(长整型范围内的)整数从小到大排序,输出用冒泡和快排对这N个数排序分别需要进行的数据交换次数。
Input

连续多组输入数据,每组数据第一行给出正整数N(N ≤ 10^5),随后给出N个整数,数字间以空格分隔。
Output

输出数据占一行,代表冒泡排序和快速排序进行排序分别需要的交换次数,数字间以1个空格分隔,行末不得有多余空格。
Example Input

8
49 38 65 97 76 13 27 49

Example Output

15 9

Hint

注意:数据相等时不做交换
Author
xam
分析:
其实此题目并不难,但自己做了好多WA,一直不知道哪里错了……
通过此题,我觉得自己应该长个教训,不要想当然,遇到题目要仔细分析,手动模拟……

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long int a[1231231];
long long int b[1211121];
int l;
void sd(int left, int right)
{
    if(left>=right)
    return ;
    int i = left, j = right;
    int index = a[i];
    while(i<j)
    {
      while(i<j&&a[j]>=index)
      j--;
      a[i] = a[j];
      if(i<j)//要注意控制好l++的条件!!!
      l++;
      while(i<j&&a[i]<=index)
      i++;
      a[j] = a[i];
     if(i<j)//要注意控制好l++的条件!!!
      l++;
    }
    a[i] = index;
    sd(left, i-1);
    sd(i+1, right);
}
int main()
{
    int n, temp, count;
    while(cin>>n)
        {
        l = 0;
    for(int i=0;i<n;i++)
       {
            cin>>a[i];
            b[i] = a[i];
       }
     count  = 0;
    sd(0, n-1);
    for(int i=0;i<n-1;i++)
    {
        for(int j=0;j<n-i-1;j++)
        {
            if(b[j]>b[j+1])
            {
                temp = b[j], b[j] = b[j+1], b[j+1] = temp;
                count ++;
            }
        }
    }
   cout<<count<<" "<<l<<endl;
    }
    return 0;
}
【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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