快排

本文介绍了三种不同的快速排序算法实现方式,包括随机选择枢轴的方法,每种实现都详细展示了分区过程及递归调用的方式。通过这些代码示例,读者可以了解到如何在C++中有效地进行数组排序。
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;
void swap(int& a,int& b)
{
	int tmp;
	tmp=a; a=b; b=tmp;
}
int partition(int a[],int left,int right)
{
	int r,x,i=left,j=right;
    //srand(time(0));
	r=rand()%(right-left)+left;
	swap(a[left],a[r]);
	x=a[left]; 
	while (i<j)
	{
		while (i<j && x<=a[j]) --j;
		a[i]=a[j];
		while (i<j && a[i]<=x) ++i;
		a[j]=a[i];
	}
	a[i]=x;
	return i;
}
void qsort(int a[],int left,int right)
{
	if (left<right)
	{
		int mid=partition(a,left,right);
		qsort(a,left,mid-1);
		qsort(a,mid+1,right);
	}
}
int main()
{
	int n,a[100];
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];
	qsort(a,0,n-1);
	for(int i=0;i<n;i++) cout<<a[i]<<" ";
	
	return 0;
}  
//取第一个数为枢轴,首先从j开始查找小于枢轴的记录,使其与枢轴交换,这时枢轴就被放到了a[j],再从i开始查找比枢轴大的记录,使其与枢轴交换,这时
//枢轴又被放到了a[i],周而复始,枢轴渐渐被换到最终位置,即当i=j时。
//这个过程中记录与枢轴交换需要移动3次,所以我们可以暂存起枢轴(即x=a[low]),只移动要与枢轴交换位置的记录,直到最后将枢轴放入最终位置即可。

#include <iostream>
using namespace std;
int partition(int a[],int low,int high)
{
  int x=a[low],i=low,j=high;
  while (i<j)
  {
    while (i<j && x<=a[j]) j--;
	a[i]=a[j];//替换成if (i<j) a[i++]=a[j];也可
    while (i<j && a[i]<=x) i++;
	a[j]=a[i];//替换成if (i<j) a[j--]=a[i];亦可
  }
  a[i]=x;
  return i;
}
void qsort(int a[],int left,int right)
{
  if (left<right)
  {
     int mid=partition(a,left,right);
     qsort(a,left,mid-1);
     qsort(a,mid+1,right);
  }
}
int main()
{
  int i,a[10];
  while (cin>>a[0])
  {
    for (i=1;i<5;i++) cin>>a[i];
    qsort(a,0,4);
    for (i=0;i<5;i++) cout<<a[i]<<" ";  cout<<endl<<endl;
  }
}
#include <iostream>
using namespace std;
int kp(int *p,int t,int w)
{
 int i=t,j=w,x=p[(t+w)/2],temp;
 do
 { while (p[i]<x) i++;//等于时也要停下来
   while (p[j]>x) j--;
   if (i<=j) 
   {temp=p[i]; p[i]=p[j]; p[j]=temp; i++; j--;}//"i++; j--;"切记放在{}里面
 }while (i<=j);
//切记是<=,因为这是为下两句服务的,最后状态必须是先j后i,然后再下面分两段继续快排
 if (t<j) kp(p,t,j);
 if (i<w) kp(p,i,w);
 return 0;
}
int main()
{
 int s[30],i;
 for (i=0;i<30;i++) cin >>s[i];
 kp(s,0,29);
 for (i=0;i<30;i++) cout <<s[i] <<' ';
 cout <<endl;
 return 0;
}



【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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