冒泡排序

本文介绍了一种优化后的冒泡排序算法,该算法能够处理不同数据类型,通过使用泛型指针和比较函数实现了对整型及其它类型数据的有效排序。

1.常规的只能处理一种类型的冒泡排序

#include"stdio.h"

void bubble(int *arr, int size)

{

int i, j;

for (i = 0; i < size; i++)

{

for (j = 0; j < size - 1 - i; j++)

{

if (arr[j] > arr[j + 1])

{

int tmp = arr[j];

arr[j] = arr[j + 1];

arr[j + 1] = tmp;

}

 

}

}

}

#include"stdio.h"

int main()

{

int arr[] = { 1, 6, 8, 7, 5, 9, 0 };

int i = 0;

bubble(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]) );//对数组中的元素进行排序

for (i = 0; i < sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); i++)

{

printf("%d  ", arr[i]);

}

printf("\n");

system("pause");

return 0;

 

 

2.进行优化后可以处理任意类型的冒泡排序

 

#include"stdio.h"

int int_cmp(const void *p1, const void *p2)//int_cmp为函数

{

return (*(int *)p1 > *(int *)p2);//将p1,p2转化为int型指针,解引用为其指向的内容;\

若为字符串比较则转化为char型指针

}

void swap(void *p1, void *p2, int size)

{

int i = 0;

char *pp1 = (char *)p1;

char *pp2 = (char *)p2;

for (i = 0; i < size; i++)//从第一个字节交换到第size个字节处

{

char tmp = *(pp1 + i);

*(pp1 + i) = *(pp2 + i);

*(pp2 + i) = tmp;

}

}

 

 

void bubble(void *p, int count, int size, int(*cmp)(void *, void *))//函数和数组作参数时,要退化成指针\

int(*cmp)(void *, void *)为指向参数为两个void*,返回值为int型 的指针

{

int i = 0;

int j = 0;

for (i = 0; i < count - 1; i++);//排序的次数为count-1,如果有10个数,只需要排9次序

{

for (j = 0; j < count - 1 - i; j++)//每次内部排序都需要count-1-i次,

{

if (cmp((char *)p + j*size, (char *)p + (j + 1)*size)>0)//将p转化为char型,加上j个int型的字节\

就相当于跨过了一个int 型的元素,即可进行任意类型的排序。

{

swap((char *)p + j*size, (char *)p + (j + 1)*size, size);

}

}

}

 

 

}

 

 

 

 

int main()

{

int arr[] = { 1, 6, 8, 7, 5, 9, 0 };//arr中也可以是字符串

//arr[]={"aaa","bbb","ccc"};

int i = 0;

//计算出数组的大小,bubble函数的参数中要用到

bubble(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]), sizeof(int), int_cmp);//对数组中的元素进行排序

for (i = 0; i < sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); i++)

{

printf("%d  ", arr[i]);//若为字符串,则输出%s

}

printf("\n");

system("pause");

return 0;

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值