Heap Sort

本文介绍了一种堆排序算法的Java实现,包括升序和降序排列。通过创建最大堆或最小堆并调整堆结构来完成排序过程。文章详细展示了如何构建初始堆、调整堆结构以维护堆属性以及通过交换元素进行排序。
public class HeapSort
{
	public void heapSort(int[] data, boolean isDesc)
	{
		if(data == null)
		{
			return;
		}
		if(data.length == 0)
		{
			return;
		}
		
		heapCreate(data, isDesc);
		swap(data, 0, data.length-1);
		
		for(int i = 1; i < data.length; i++)
		{
			heapAdjustment(data, data.length-i, 0, isDesc);
			swap(data, 0, data.length-1-i);
		}
	}
	private void heapCreate(int[] data, boolean isDesc)
	{
		for(int i = (data.length-2)/2; i >= 0; i--)
		{
			heapAdjustment(data, data.length, i, isDesc);
		}
	}
	private void heapAdjustment(int[] data,int length, int node, boolean isDesc)
	{
		if(isDesc == true)
		{
			int max = node;
			
			if((node*2+1 < length)&&(data[node*2+1] < data[max]))
			{
				max = node*2+1;
			}
			if((node*2+2 < length)&&(data[node*2+2] < data[max]))
			{
				max = node*2+2;
			}
			if(max != node)
			{
				swap(data, max, node);
				heapAdjustment(data, length, max, isDesc);
			}
		}
		else
		{
			int min = node;
			
			if((node*2+1 < length)&&(data[node*2+1] > data[min]))
			{
				min = node*2+1;
			}
			if((node*2+2 < length)&&(data[node*2+2] > data[min]))
			{
				min = node*2+2;
			}
			if(min != node)
			{
				swap(data, min, node);
				heapAdjustment(data, length, min, isDesc);
			}
		}
	}
	private void swap(int[] data, int m, int n)
	{
		int temp = data[m];
		data[m] = data[n];
		data[n] = temp;
	}
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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