数据结构-排序 1 冒泡 选择 插入

本文提供冒泡排序、选择排序及插入排序的C++实现,并对比它们的时间复杂度均为O(n^2)。通过具体代码示例展示了不同排序算法的工作原理。
时间复杂度为 O(n^2)
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
void maopaopaixu(int a[],int n){//冒泡排序
    int i,j;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        for(j=0;j<n-i-1;j++)
        {
            if(a[j]>a[j+1])
            {
                swap(a[j],a[j+1]);
            }
        }
    }
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<a[i]<<" ";
    }
}
void xuanze(int a[],int n)//选择排序
{
    int i,j;
    for(i=0;i<n;i++){
        int min=i;
        for(j=i+1;j<n;j++){
            if(a[min]>a[j])
            {
                min=j;
            }
        }
        if(min!=i)
        {
            int t;
            t=a[i];
            a[i]=a[min];
            a[min]=t;
        }
    }
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<a[i]<<" ";
    }
}
//未优化的
void charu(int a[],int n)//插入排序,因为当与前面一个个交换的也会花费时间
{
    int i,j;
    for(i=1;i<n;i++)
    {
        for(j=i;j>0;j--)
        {
            if(a[j-1]>a[j])
            {
                swap(a[j],a[j-1]);
            }else
            {
                break;//因为之前的已经排好序了
            }
        }
    }
     for(i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<a[i]<<" ";
    }
}
//优化的插入排序,因为交换也费时间,这个只需要往后移动一个,插入排序,i之前的都已经是有序的了,
void youhuacharu(int a[],int n){
    int i,j,e;
    for(i=1;i<n;i++)
    {
        e=a[i];
        for(j=i;j>0;j--)
        {
            if(a[j-1]>e)
            {
                a[j]=a[j-1];
            }else
            {
                break;//因为之前的已经排好序了,如果有比e小的,那么e就在a[j]的后面
            }
        }
        a[j]=e;//最后将e赋值给a[j]
    }
     for(i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<a[i]<<" ";
    }
}

int main(){
    int a[10]={1,5,2,6,7,8,9,4,0,3};
    for(int i=0;i<10;i++)
    {
        cout<<a[i]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    //maopaopaixu(a,10);//冒泡排序
    //xuanze(a,10);//选择排序
    //charu(a,10);//插入排序
    //youhuacharu(a,10);//插入排序优化一点的
    return 0;
}

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 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:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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