排序、查找

本文详细介绍了五种经典的排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序,以及希尔排序和基数排序的基本原理和Java实现。通过这些内容,读者可以更好地理解各种排序算法的工作机制。

排序

冒泡排序

  1. 第一次排序:从第一个数开始,与第二个数比较,如果大于第二个数则调换这两个数的位置。然后第二个数和第三个数比较,如果大于第二个数则调换这两个数的位置。依此类推,一直比较到最后一个数。第一次排序下来会将该数组最大的值排到最后。
  2. 第二次排序,从第一个数开始,与第二个数比较,如果大于第二个数则调换这两个数的位置。然后第二个数和第三个数比较,如果大于第二个数则调换这两个数的位置。依此类推,一直比较到最后第二个数。第二次排序下来会将该数组第二个大的数排到倒数第二位。
  3. 依此类推,排序成功。

java实现代码

class BubbleSort {
    public static void sort(int[] data) {
        for (int i = 0; i < data.length - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < data.length - 1 - i; j++) {
                if (data[j] > data[j + 1]) {
                    int tmp = data[j];
                    data[j] = data[j + 1];
                    data[j + 1] = tmp;
                }
            }
        }
    }
}

选择排序

  1. 第一次排序:从第一个数开始,与第二个数比较,如果大于第二个数则调换这两个数的位置。然后第一个数再和第三个数比较,如果大于第三个数则调换这两个数的位置。依此类推,一直比较到最后一个数。第一次排序下来会将该数组最小的值排到第一个。
  2. 第二次排序:从第二个数开始,与第三个数比较,如果大于第三个数则调换这两个数的位置。然后第二个数再和第四个数比较,如果大于第四个数则调换这两个数的位置。依此类推,一直比较到最后一个数。第二次排序下来会将该数组第二个小的数排到第二个。
  3. 依此类推,排序成功。
class SelectionSort {
    public static void sort(int[] data) {
        for (int x = 0; x < data.length - 1; x++) {
            for (int y = x + 1; y < data.length; y++) {
                if (data[y] < data[x]) {                    
                    int tmp = data[y];
                    data[y] = data[x];
                    data[x] = tmp;
                }
            }
        }
    }
}

插入排序

  1. 第一次排序:拿第二个数和第一个数比较,如果第二个数小于第一个数则调换这两个数的位置。第一次排序下来会使得该数组第一个和第二个索引有序。
  2. 第二次排序,拿第三个数和第二个数比较,如果第三个数小于第二个数会继续和第一个数比较,如果大于第一个数就插入到第一个数后面。(无序的第一个数和有序的数从最后一个往前依次比较,找到合适的位置就插入。)第二次排序下来会使得该数组第一个、第二个索引和第三个索引有序。
  3. 依此类推,排序成功。
class InsertSort {
    public static void sort(int[] data) {
        for (int i = 1; i < data.length; i++) {
            for (int j = i; (j > 0) && (data[j] < data[j - 1]); j--) {
                int tmp = data[j];
                data[j] = data[j-1];
                data[j-1] = tmp;    
            }
        }
    }
}

快速排序

  1. 第一次排序:第一个数依次和最后一个数向前比较(第一个数先和最后一个数比较),遇到的第一个比第一个数小的数(位置记为x),就把第x个数和第一个数位置调换。然后将第x个数从第二个数依次向后比较,遇到的第一个比第x个数大的数,就将这两个数的位置进行调换。依此类推,直到比较的数和被比较的数为同一个,第一次排序完成。第一次排序使得第一个数找到了自己的位置,并将数组划分为两组。
  2. 第二次排序:以第一次排序的结果中的第一组作为一个数组。按照第一次排序的方式进行排序。
  3. 依此类推,排序成功。
class QuickSort {
    public static void sort(int[] data) {
        quickSort(data, 0, data.length - 1);
    }

    public static void swap(int[] arr, int b, int c) {
        int tmp = arr[b];
        arr[b] = arr[c];
        arr[c] = tmp;

    }

    private static void quickSort(int[] data, int i, int j) {
        int pivotIndex = (i + j) / 2;

        swap(data, pivotIndex, j);

        int k = partition(data, i - 1, j, data[j]);
        swap(data, k, j);

        if ((k - i) > 1)
            quickSort(data, i, k - 1);
        if ((j - k) > 1)
            quickSort(data, k + 1, j);

    }

    private static int partition(int[] data, int l, int r, int pivot) {
        do {
            while (data[++l] < pivot)
                ;
            while ((r != 0) && data[--r] > pivot)
                ;
            swap(data, l, r);
        } while (l < r);
        swap(data, l, r);
        return l;
    }
}

归并排序

  1. 将数组一半分割,分割出来的部分再一半分割,知道分割出来的部分只有两个元素。
  2. 比较每个部分的两个元素的大小,并排序。
  3. 开始合并,第一个部分和第二个部分合并并且元素之间排序。第三个部分和第四个部分合并并且元素之间排序。依此类推。
  4. 继续合并,按照第三部的规则。依此类推,排序成功。
class MergeSort {
    public static void sort(int[] data) {
        int[] temp = new int[data.length];
        mergeSort(data, temp, 0, data.length - 1);
    }

    private static void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) {
        int mid = (l + r) / 2;
        if (l == r)
            return;
        mergeSort(data, temp, l, mid);
        mergeSort(data, temp, mid + 1, r);

        for (int i = l; i <= r; i++) {
            temp[i] = data[i];
        }
        int i1 = l;
        int i2 = mid + 1;
        for (int cur = l; cur <= r; cur++) {
            if (i1 == mid + 1)
                data[cur] = temp[i2++];
            else if (i2 > r)
                data[cur] = temp[i1++];
            else if (temp[i1] < temp[i2])
                data[cur] = temp[i1++];
            else
                data[cur] = temp[i2++];
        }
    }
}

希尔排序

算法先将要排序的一组数按某个增量d(n/2,n为要排序数的个数)分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序,然后再用一个较小的增量(d/2)对它进行分组,在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时,进行直接插入排序后,排序完成。

class ShellSort {
    public static void sort(int[] data) {
        for (int i = data.length / 2; i > 2; i /= 2) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                insertSort(data, j, i);
            }
        }
        insertSort(data, 0, 1);
    }

    private static void insertSort(int[] data, int start, int inc) {
        for (int i = start + inc; i < data.length; i += inc) {
            for (int j = i; (j >= inc) && (data[j] < data[j - inc]); j -= inc) {
                int tmp = data[j];
                data[j] = data[j - inc];
                data[j - inc] = tmp;
            }
        }
    }
}

基数排序

将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。

查找

顺序查找

二分法查找

元素必须是有序的,如果是无序的则要先进行排序操作。

传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
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