快速排序

本文深入解析快速排序算法的核心思想、操作流程,并通过C++和Java代码实现,详细展示了如何利用分治策略进行数组排序。

转载自:http://blog.youkuaiyun.com/morewindows/article/details/6684558


快速排序采用分治算法。可概括为挖坑填数+分治法

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。


以一个数组作为示例,取区间第一个数为基准数。

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

72

6

57

88

60

42

83

73

48

85

初始时,i = 0;  j = 9;   X = a[i] = 72

由于已经将a[0]中的数保存到X中,可以理解成在数组a[0]上挖了个坑,可以将其它数据填充到这来。

从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8,符合条件,将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。a[0]=a[8]; i++;  这样一个坑a[0]就被搞定了,但又形成了一个新坑a[8],这怎么办了?简单,再找数字来填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数,当i=3,符合条件,将a[3]挖出再填到上一个坑中a[8]=a[3]; j--;

 

数组变为:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

48

6

57

88

60

42

83

73

88

85

 i = 3;   j = 7;   X=72

再重复上面的步骤,先从后向前找,再从前向后找

从j开始向前找,当j=5,符合条件,将a[5]挖出填到上一个坑中,a[3] = a[5]; i++;

从i开始向后找,当i=5时,由于i==j退出。

此时,i = j = 5,而a[5]刚好又是上次挖的坑,因此将X填入a[5]。

 

数组变为:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

48

6

57

42

60

72

83

73

88

85

可以看出a[5]前面的数字都小于它,a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了。

对挖坑填数进行总结

1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。

2.j--由后向前找比它小的数,找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。

3.i++由前向后找比它大的数,找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。

4.再重复执行2,3二步,直到i==j,将基准数填入a[i]中。

C++代码

#include<iostream>
using namespace std;
#define MAX 200
int a[MAX];

void quick_sort(int a[],int L,int R)
{
	if(L < R)
	{
		int i=L,j=R;
		int X=a[i];
		while(i<j)
		{
			while(i<j&&a[j]>=X)
			   j--;
			if(i<j)
			{
				a[i]=a[j];
				i++;
			}
			while(i<j&&a[i]<=X)
			   i++;
			if(i<j)
			{
				a[j]=a[i];
				j--;
			}
		} 
		a[i]=X;
		quick_sort(a,L,i-1);
		quick_sort(a,i+1,R);
	}
}

int main()
{
	int n;
	int k,l,r;
	while(cin>>n)
	{
		for(k=0;k<n;k++)
		{
			cin>>a[k];
		}
		l=0,r=n-1;
		quick_sort(a,l,r);
		for(k=0;k<n;k++)
		{
			cout<<a[k]<<" ";
		}
		cout<<endl;
	}
	return 0;
}

Java代码:

package Quick_Sort;

import java.util.Scanner;

public class Quick_sort {
	public static void main(String[] args)
    {
    	int [] a = new int[200];
    	int n;
    	int k=0;
    	Scanner input=new Scanner(System.in);
    	n=input.nextInt();
    	//System.out.print(k);
    	//System.out.print(n);
    	while(k<n)
    	{
    		//System.out.println("bbbb");
    		if(input.hasNextInt())
    		{
    		  a[k]=Integer.parseInt(input.next());
    		}
    		else
    		{
    			System.out.println("为空!!");
    		}
    		k++;
    	}
    	quick_sort(a,0,n-1);
    	for(k=0;k<n;k++)
    	{
    		System.out.print(a[k]);
    		System.out.print(" ");
    	}
    	input.close();
    }

	private static void quick_sort(int[] a, int L, int R) {
	  if(L<R)
	 {
			int i=L;
			int j=R;
			int x=a[i];
			//System.out.print(x);
			while(i<j)
			{
			     while(i<j&&a[j]>=x)
				    j--;
			     if(i<j)
			    {
				   a[i]=a[j];
			 	   i++;
			    }
			     while(i<j&&a[i]<=x)
			       i++;
			     if(i<j)
			     {
				    a[j]=a[i];
				    j--;
			     }
			}
			a[i]=x;
			//System.out.print(a[i]);
			quick_sort(a,L,i-1);
			quick_sort(a,i+1,R);
	}
  }
}




【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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