冒泡排序和选择排序

本文介绍了两种基本的排序算法:冒泡排序和选择排序。通过详细的伪代码展示了这两种算法的具体实现过程,帮助读者理解其背后的逻辑和工作原理。

冒泡排序和选择排序是比较简单的排序算法,也是面试中经常会问到的,下面我们总结一下。

冒泡排序

    //需要遍历获得最小值的次数,当要排序N个数,经过N-1次遍历后,已经是有序数组
        for(int i = 0;i<arr.length - 1;i++){
            //从前向后相邻两个元素进行比较,每次把较大的放到后面
            for(int j=0;j<arr.length-1-i;j++){
                if(arr[j]>arr[j+1]){
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j+1];
                    arr[j+1] = temp;
                }
            }
        }

选择排序

    //需要遍历获得最小值的次数,当要排序N个数,经过N-1次遍历后,已经是有序数组
        for(int i = 0 ;i < arr.length - 1;i++){
            int temp = 0;//中间变量
            int index = i;//用来保存最小值的索引
            //寻找第i个小的值
            for(int j = i+1;j<arr.length;j++){
                if(arr[j]<arr[index]){
                    index = j;
                }
            }
            //将找到第i个小的数放到第i个位置
            temp = arr[index];
            arr[index] = arr[i];
            arr[i] = temp;
        }
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
### 冒泡排序选择排序的区别及实现原理 #### 1. 冒泡排序的实现原理 冒泡排序是一种简单的排序算法,其核心思想是比较相邻的元素。如果前一个元素比后一个元素大,则交换它们的位置。通过多次遍历数组,每次都将未排序部分的最大值“冒泡”到数组末尾[^4]。 以下是冒泡排序的代码实现: ```c void bubble_sort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } } ``` #### 2. 选择排序的实现原理 选择排序的核心思想是每一轮从待排序部分中找到最小值(或最大值),并将其放到已排序部分的末尾[^4]。具体来说,它通过比较每个元素与当前已知最小值进行交换来完成排序。 以下是选择排序的代码实现: ```c void selection_sort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int min_index = i; for (int j = i + 1; j < n; j++) { if (arr[j] < arr[min_index]) { min_index = j; } } if (min_index != i) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[min_index]; arr[min_index] = temp; } } } ``` #### 3. 冒泡排序选择排序的区别 - **比较次数**:两种排序方法在最坏情况下的比较次数相同,均为 \(O(n^2)\)[^1]。 - **交换次数**:冒泡排序在每次比较时可能会发生交换,而选择排序仅在每轮结束时发生一次交换。因此,选择排序的交换次数通常较少[^1]。 - **稳定性**:冒泡排序是稳定的排序算法,而选择排序不是稳定排序算法[^3]。 - **内层循环表达方式**:冒泡排序的内层循环是基于相邻元素的比较,而选择排序的内层循环是从当前元素开始寻找最小值[^3]。 - **实现逻辑**:冒泡排序通过“冒泡”的方式将最大值移动到数组末尾,而选择排序通过“选择”最小值将其放置到正确位置[^2]。 #### 4. 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**:两者的时间复杂度均为 \(O(n^2)\),但在实际应用中,选择排序可能稍快一些,因为它的交换次数更少[^1]。 - **空间复杂度**:两者都是原地排序算法,空间复杂度为 \(O(1)\)[^2]。 ### 总结 冒泡排序选择排序虽然都属于简单排序算法,但其实现方式性能特点有所不同。冒泡排序更适合需要稳定性的场景,而选择排序则在交换次数上具有优势。
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