排序算法之归并排序

本文详细介绍了一种基于分治思想的高效排序算法——归并排序。通过逐步分解与合并,将未排序的序列转换为有序序列。文章通过一个具体的示例进行说明,并提供了完整的C语言实现代码。

排序思想

归并排序是建立在归并操作基础上的快捷的排序算法,是分治思想的一种典型应用。其基本思想是将两个顺序序列合并成一个顺序序列。思路可参考如下的例子:
设有数列{1,10,6,16,2,5,0}
初始状态:1,10,6,16,2,5,0
第一次归并后:{1,10},{6,16},{2,5},{0},比较次数:3;
第二次归并后:{1,6,10,16},{0,2,5},比较次数:4;
第三次归并后:{0,1,2,5,6,10,16},比较次数:4;
得到最终结果{0,1,2,5,6,10,16}

代码实例

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#define NUM  10
// merege有序的数组
void mergeArray(int array[], int first, int mid, int last, int tempArray[])
{
    int arrayIndex1 = first;
    int arrayIndex2 = mid + 1;
    int tempArrayIndex = 0;

    while(arrayIndex1 <= mid&& arrayIndex2 <= last)
    {
        if(array[arrayIndex1] <= array[arrayIndex2])
            tempArray[tempArrayIndex++] = array[arrayIndex1++];
        else
            tempArray[tempArrayIndex++] = array[arrayIndex2++];
    }

    while(arrayIndex1 <= mid)
        tempArray[tempArrayIndex++] = array[arrayIndex1++];
    while(arrayIndex2 <= last)
        tempArray[tempArrayIndex++] = array[arrayIndex2++];

    for(arrayIndex1 = 0; arrayIndex1 < tempArrayIndex; arrayIndex1++)
    {
        array[first + arrayIndex1] = tempArray[arrayIndex1];
    }
}
//递归实现归并排序
void merge(int array[], int first, int last, int tempArray[])
{
    if(first < last)
    {
        int mid = (first + last)/2;
        merge(array, first, mid, tempArray);//使左边有序
        merge(array, mid+1, last, tempArray);//使右边有序
        mergeArray(array, first, mid, last, tempArray);//合并两边
    }
}

//归并排序
void mergeSort(int array[], int num)
{
    int tempArray[num];
    merge(array, 0, num - 1, tempArray);
}
//生成随机数字的数组
void randNumGenerator(int array[], int num)
{
    int i;
    srand( (unsigned)time( NULL ) ); 
    int j = 0;
    for (i = 0; i < num; ++i)
    {
        array[i] = rand()%(num*2);
        for(j = 0;j < i;++j)
        {
            if(array[j] == array[i])
            {
                --i;
            }
        }
    }
}
//打印数组
void printArray(int array[], int num)
{
    int i = 0;
    for(i = 0; i < num; ++i)
    {
        printf("%d ", array[i]);
    }
    printf("\n\n");
}
//单元测试
void unitTestMergeSort()
{
    int array[NUM];
    randNumGenerator(array,NUM);
    printArray(array,NUM);
    mergeSort(array,NUM);
    printArray(array,NUM);
}
//main函数
void main()
{
   unitTestMergeSort();
}
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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