#include<iostream>
#include<cstdlib>
#define M 20
using namespace std;
static int count_insert = 0;
static int count_partion = 0;
void swap(int& small, int& big)
{
int temp = small;
small = big;
big = temp;
}
/*
|简述下插入排序:
|
|cur = 1 -> right 为待排序部分,pre代表已排序部分。
|
|先把当先位置元素arr[cur]存入tmp,然后比较arr[pre]和arr[cur],
|如果待排序部分arr[cur] < arr[pre],则arr[pre + 1] = arr[pre]移位
|移位的目的是把较小的元素,这里是arr[cur]放入到已排序部分适当的位置
|这样每次arr[cur]都会被arr[pre]所覆盖,这也就是为什么刚开始tmp = arr[cur]的原因
|然后把tmp放置到arr[pre]位置处
*/
void insert_sort( int arr[], int left, int right)
{
int tmp, cur , pre;
for (cur = 1; cur < right; cur++)
{
pre = cur - 1;
tmp = arr[cur];
while ( tmp < arr[pre] && pre >= 0)
{
arr[pre + 1] = arr[pre];
pre--;
}
arr[pre] = tmp;
}
count_insert += 1;
}
int partion(int arr[], int left, int right)
{
int base = arr[right];
int i = left -1;
for( int j = left; j < right; j++)
{
if ( arr[j] < base )
{
i += 1;
if ( arr[j] != arr[i])
swap(arr[j], arr[i]);
}
}
swap(arr[right], arr[i+1]);
count_partion += 1;
return i+1;
}
/*
| 如果划分后子文件的长度小于20,则用插入排序,
|否则快速排序
*/
void quick_sort(int arr[], int left, int right)
{
if ( left < right )
{
if ( (right - left) <= M )
insert_sort(arr, left, right);
else
{
int sec = partion(arr, left, right);
quick_sort(arr, left, sec - 1 );
quick_sort(arr, sec + 1, right);
}
}
}
int main()
{
const int size = 500;
int s[size];
srand(0);
for (int i = 0; i < size; i++)
s[i] = rand()%200;
quick_sort(s, 0, size-1);
for (i = 0; i < size; i++)
cout << s[i] << " ";
cout << endl;
cout << "call insert_sort " << count_insert << " times" <<endl;
cout << "call partion_sort " << count_partion << " times" <<endl;
cin.get();
return 0;
}相关推荐
快速排序的划分方法(5种)
快速排序的划分方法(5种) 自己做的笔记,来自看过的博客和刷题的时候的发现。 1、单指针从左向右扫描跳过 蓝白 最终划分结果: 蓝白混合+pivot+红 int partition(vector<int>& arr, int l, int r) { int pivot = arr[l]; //最左元素 选为pivot int pivot_pos = l;//先记录位置 while (l &...
小的划分文件之快速排序
#include<iostream> #include<cstdlib> #define M 20 using namespace std; static int count_insert = 0; static int count_partion = 0; void swap(int& small, int& big) { int temp = sma...
【不看会后悔系列】排序之——快速排序优化(随机数key,三值取中,三路划分,自省排序)【最全三路划分讲解】
优快云最详细快排优化,三路划分讲解,不看会后悔系列~~~
快速排序的三种方法
快速排序算法主要用到的基本算法思想是分治算法:排序数组时,将数组分为两个小部分,然后对它们进行递归排序。在本篇文章中,将采用三种方法实现快速排序。现在有数组a定义为{ 55.3, 55.2, 59.5, 26, 53, 58, 97, 93 }。第一种我们给定一个t值,然后重新组织数组a[m...n],并计算下标p,使得所有小于t的元素在p的一端,所有大于t的元素在p的另一端。我们通过一个从左到右...
深入解析MATLAB四旋翼仿真案例asbQuadcopter的核心模块与优化技巧
本文深入解析了MATLAB/Simulink中的四旋翼无人机官方案例asbQuadcopter,详细拆解了其指令、传感器、控制器、本体与环境等核心模块的工作原理。重点探讨了经典的PID双环控制结构、传感器噪声模拟、模型替换方法以及系统化的PID参数调优技巧,旨在帮助用户从“开箱即用”过渡到深度定制与优化,构建更精准的仿真模型。
jetson nano网络配置(有线、无线、USB)
注意:本节内容使用Jetson nano B01 版本或Jetson nano ALT 版本安装方式相同,在安装无线网卡等设备时,由于线材和设备比较脆弱,需要轻拿轻放,接口连接不上时,需要重新对准接口在进行连接,不要强行连接。Jetson nano 需要连接网络来进行更多的操作,本节就来讲解Jetson nano 的三种网络连接方法。有线:我们可以使用网线连接Jetson nano 的RJ45 接口,实现联网。
【数据结构】从快速排序优化到外部文件归并排序
排序是计算机科学中最基础的问题之一,在实际开发中无处不在。然而,面对不同的数据规模和场景,我们需要选择或设计合适的排序算法。快速排序的优化:介绍三路划分快速排序(处理大量重复元素)和自省排序(防止递归过深)两种改进版本。外部文件归并排序:当数据量超过内存容量时,如何利用磁盘文件进行排序。文章将结合具体C语言代码,分析算法思想、实现细节,并指出潜在的问题和改进方向。三路划分快速排序通过将相等元素集中,避免了重复比较,适合大量重复数据的场景。自省排序。
Win7/10/11文件拖拽导致资源管理器闪退问题
最近老是遇到把文件从资源管理器拖动到微信或者浏览器时,资源管理器直接闪退的问题,一开始在公司遇到了还以为是电脑配置太低,直到被封闭在家办公,发现自己的高级电脑也有这个问题,那就来了解了解问题是出在什么地方把。
【数据结构】排序的拓展——快速排序的生态多样性与归并排序沾染文件操作
排序算法的拓展——三路划分快速排序,自省快速排序,文件归并排序和非递归实现归并排序
提高RFID检测距离以及检测速度的方法总结
摘要:提高RFID检测距离需优化阅读器功率、标签灵敏度、天线设计及频段选择,同时减少环境干扰;提升检测速度则需改进防碰撞算法、增强并行处理能力、精简数据传输。实际应用需平衡两者关系,如物流仓储采用UHF频段、高增益天线和动态Q算法实现远距离高速读取,ETC系统则通过微波频段和高速调制实现超远距离快速识别。不同场景需针对性优化硬件配置和系统参数。
【人工智能】架构师必读:大模型时代的意图识别 (Intent Recognition) 四大技术流派与实践指南
意图识别没有“银弹”,选择哪种方案取决于具体的业务需求、数据积累以及成本预算。如果追求极简与低成本,BERT 是不二之选。如果业务极其复杂且依赖上下文,RAG 或 Agent 模式更合适。如果追求极致的稳定与效果,基于 LLM 的微调 + Function Calling 是目前的行业最佳实践。参考资源:基于 LLM 的意图识别解决方案(Embedding 相关课程章节)
快速排序中的区间划分
快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。该方法的基本思想是: 1.先从数列中取出一个数作为基准数。 2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。 3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。 算法的思路很清晰,但是如果在区间划分过程中边界值没有处理好,也是很容易出现bug的。下面给出两种比较清晰的思维来指导区间划分代码的编
微信小程序 - 获取用户头像昵称等信息(带授权检测)
前言 接口调整官方文档:https://developers.weixin.qq.com/community/develop/doc/0000a26e1aca6012e896a517556c01 在以前,是否授权可以直接弹出询问用户,但现在微信更改了策略,必须由用户点击按钮触发。下面将用代码来实现用户授权及获取用户信息。 功能介绍 无论确认授权还是拒绝授权,都会跳转对应页面,不让用户卡在界面。 点击授权后,下次不在出现授权页面了,如果拒绝,下次依然出现。 以下代码可直接复制粘贴,具体功能如下:
快速排序(霍尔划分)
快速排序 大家看到快速排序,想必都会觉得此类排序方法很快吧。的确,该种算法排序效率比较高。那么,什么是快速排序呢? 在快速排序中,选择一个基准值,后,遍历这个数列,通过一定的划分算法,将基准值放到合适的位置,若是升序排序,则基准值的前面全部是小于基准值的数,其后全是大于基准值的数,即通过一趟快速排序后,基准值找到了自己合适的位置,继续递归进行快速排序,直到整个数列变成有序。 快速排序其一的划分为霍尔划分,接下来我们就看看霍尔划分是如何实现的吧 霍尔划分 选定一个基准值,规定begin指向最左边的值,end指
GaussDB本地安装手册(主备模式)
如果实例状态是Normal,则安装成功。三节点集中式配置文件。
从 SM59 到 SPROXY,打通 ABAP 后端与 ES Repository 的代理生成链路
本文探讨了在SAP PI/PO项目中配置ABAP后端系统与ES Repository连接的关键步骤,重点解决ABAP Proxy生成时无法获取接口模型的问题。文章指出: 该配置本质是建立设计时通道,使ABAP系统能通过SPROXY访问ES Repository中的接口模型并生成代理类 配置核心是在SM59创建名为SAP_PROXY_ESR的HTTP连接(类型G),需确保: 目标路径为/rep 使用具备SAP_XI_IS_SERV_USER角色的服务账号 连接测试通过后仍需在SPROXY中验证完整功能 常见陷
C语言入门(快速排序之三路划分)
三路划分快速排序是针对含大量重复元素数组的高效排序算法。相比传统快速排序将数组分为两部分,三路划分通过lt、i、gt三个指针将数组分为小于、等于和大于基准值的三个区域。这种方法能一次性处理所有重复元素,避免重复比较和交换,使平均时间复杂度稳定在O(nlogn),有效解决了传统快排处理重复元素时性能退化的问题。算法实现时通过一次遍历完成三路划分,仅需递归处理两侧区域,特别适合成绩、年龄等重复数据较多的排序场景,是工程实践中常用的优化方案。
WINCC7.3破解文件
WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!
“掌握更多的快速排序技巧:三路划分、双路快排和非递归的深入理解”
快速排序
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制
深入理解 快速排序 之三路划分算法
快速排序的三路划分算法通过将数组划分为三个部分,有效地处理了包含大量重复元素的数组,避免了不必要的交换操作,提高了算法的效率。该算法在实际应用中具有重要的价值,尤其是在处理大规模数据时。通过本文的详细介绍,你应该对快速排序的三路划分算法有了更深入的理解。如果你在实际应用中遇到相关问题,可以根据具体情况选择合适的排序算法。希望本文能对你有所帮助!如果你有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言。
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
快速排序的划分算法的总结和思考
关于快速排序,它的关键点就在于划分算法,基本上有两种思路。 第一种是算法导论的解法,这种比较好理解,搜索一遍,找到比r小的元素然后调换位置, 并且i++。 第2种思路就比较难理解一点了,可以用一个数组进行比较。 设置两个指针,先从右向左遍历,找到比划分元小的数,然后调换位置; 再从左向右遍历,找到比划分元大的数,再和划分元调换位置。 如此循环直到,l>r为止。 int
快速排序——三种划分方式
思路: 1.分治思想:先划分成两个问题,然后对两个子问题递归排序,最后再合并。 2.核心算法:快排的核心在于划分问题(找到分界点)。 代码: //快速排序 public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) { if(left < right) { //此处用单指针扫描来划分(可以替换划分方法) ...
leetcode - 分治-三路划分快速排序总结
分治,即分而治之; 将大问题拆解为相同或者相似的子问题,然后在这个子问题额基础上继续进行划分,直到划分到某一个位置为止(该子问题可以快速解决); 其中,排序之中,快排、归并排序就是典型的分治思想;其中三路划分版本快排:首先第一步是寻找一个基准值 key , 我们目标是将数组nums 划分为三个部分,一部分小于 key , 一部分等于 key , 另一部分大于key ;这样划分之后,便不用管等于key 的区域,因为中间的这部分区域中的数据一定是到了最终合适的位置上;
快速排序的三路划分法
快速排序中带有大量重复关键字的时候,简单的由一个划分元素将元素分成两个子文件的算法效率低。很自然地想到了“荷兰国旗问题”,采用三路划分,将与划分元素相等的元素又区分出来,减少不必要的递归程序。 在快速排序中,当两个运动的指针遇到与划分元素相等的元素时候,将该元素数组的两端:左指针遇到的交换到数组的左端,右指针遇到的交换到数组的右端。需要增加两个指针,指向数组左右端可以存储相等元素的位置。
2178



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



