快排

本文介绍了一个快速排序算法的具体实现过程,并通过对比Java内置排序方法验证了其正确性。该算法采用分治策略,通过选取基准元素进行分区,递归地对左右子数组进行排序。
public class QuickSortTest {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[50];
        int[] arr2 = new int[50];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = (int)(Math.random() * 200);
            arr2[i] = arr[i];
        }
        //遍历打印
        System.out.println("排序前的数组 arr");
        for (int i : arr) {
            System.out.print(i + " ");
        }
        System.out.println();
        System.out.println("排序前的数组 arr2");
        for (int i : arr2) {
            System.out.print(i + " ");
        }
        System.out.println();


        QuickSortTest test = new QuickSortTest();
        test.qucikSort(arr,0,arr.length-1);

        System.out.println("排序后的数组arr");
        for (int i : arr) {
            System.out.print(i + " ");
        }
        System.out.println();

        //对比工具类排序:
        System.out.println("对比工具类排序 arr2");
        Arrays.sort(arr2);
        for (int i : arr2) {
            System.out.print(i + " ");
        }

    }

    public void qucikSort(int[] arr,int low ,int high){
        if(low > high){
            return;
        }
        int temp;
        int i = low;
        int j = high;
        int jzz = arr[low];
        while(i < j){
            //循环结束时找到本次的第一个比基准值小的值
            while(jzz <= arr[j] && i < j){
                j--;
            }
            //循环结束时找到本次的第一个比基准值大的值
            while(jzz >= arr[i] && i < j){
                i++;
            }

            //交换二者的值
            if(i < j){
                temp = arr[i];
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;

            }
        }
        //i = j时,与 基准值 交换此时的值
        arr[low] = arr[j];
        arr[j] = jzz;

        //递归
        qucikSort( arr, j+1 , high);
        qucikSort( arr, low , j-1);
    }
}

 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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