堆(Heap)排序算法

本文提供了堆排序算法的C语言实现代码,通过构建初始堆并对堆进行调整来完成排序过程。详细展示了如何通过下滤操作维持堆的性质,并最终得到有序数组。

堆排序的C语言实现

01 #include <stdio.h>
02 #include <stdlib.h>
03  
04 void HeapSort(int num[],int size);
05 void BuildHeap(int num[] ,int size);
06 void PercolateDown(int num[] , int index,int size);
07 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength);
08 void Swap(int num[] , int v, int u);
09  
10 int main(int argc, char *argv[])
11 {
12   int data[13]={8,5,4,6,13,7,1,9,12,11,3,10,2};
13   HeapSort(data,13);
14    
15   system("PAUSE"); 
16   return 0;
17 }
18  
19  
20 void HeapSort(int num[] ,int size)
21 {
22     int i;
23     int iLength=size;
24      
25     PrintHeap("Befor Sort:",num,iLength);
26      
27     BuildHeap(num,size);// 建立小顶堆  
28      
29     for (i = iLength - 1; i >= 1; i--) {  
30         Swap(num, 0, i);// 交换  
31         size--;// 每交换一次让规模减少一次  
32         PercolateDown(num, 0,size);// 将新的首元素下滤操作
33         PrintHeap("Sort Heap:",num,iLength); 
34     }
35 }
36  
37 // 建堆方法,只需线性时间建好  
38 void BuildHeap(int num[] ,int size) {
39     int i;
40     for (i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {
41         PercolateDown(num, i,size);// 进行下滤操作
42         PrintHeap("Build heap:",num,size);
43     }  
44 }
45      
46 // 对该数进行下滤操作,直到该数比左右节点都小就停止下滤  
47 void PercolateDown(int num[] , int index,int size) {  
48     int min;// 设置最小指向下标  
49     while (index * 2 + 1<size) {// 如果该数有左节点,则假设左节点最小  
50         min = index * 2 + 1;// 获取左节点的下标  
51         if (index * 2 + 2<size) {// 如果该数还有右节点  
52             if (num[min] > num[index * 2 + 2]) {// 就和左节点分出最小者  
53                 min = index * 2 + 2;// 此时右节点更小,则更新min的指向下标  
54             }  
55         }  
56         // 此时进行该数和最小者进行比较,  
57         if (num[index] < num[min]) {// 如果index最小,  
58             break;// 停止下滤操作  
59         else {  
60             Swap(num, index, min);// 交换两个数,让大数往下沉  
61             index = min;// 更新index的指向  
62         }  
63     }// while  
64 }
65      
66 // 给定数组交换两个数的位置  
67 void Swap(int num[] , int v, int u) { 
68     int temp = num[v];  
69     num[v] = num[u];  
70     num[u] = temp;  
71 }  
72  
73 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength)
74 {
75      int i;
76      printf("%s",strMsg);
77      for(i=0;i<nLength;i++)
78      {
79         printf("%d ",array[i]);
80      }
81      printf("\n");
82 }

下面也是C语言的实现,稍微改动了下:

01 #include <stdio.h>
02 #include <stdlib.h>
03  
04 void HeapSort(int num[],int size);
05 void BuildHeap(int num[] ,int size);
06 void PercolateDown(int num[] , int index,int size);
07 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength);
08 void Swap(int num[] , int v, int u);
09  
10 int main(int argc, char *argv[])
11 {
12   /* 将数组看成完全二叉树的中序遍历结果的线性存储 */
13   int data[13]={8,5,4,6,13,7,2,9,12,11,3,10,1};
14   HeapSort(data,13);
15    
16   system("PAUSE");   
17   return 0;
18 }
19  
20  
21 void HeapSort(int num[] ,int size)
22 {
23     int i;
24     int iLength=size;
25      
26     PrintHeap("Befor Sort:",num,iLength);
27      
28     BuildHeap(num,size);// 建立小顶堆  
29      
30     for (i = iLength - 1; i >= 1; i--) {  
31         Swap(num, 0, i);// 交换  
32         size--;// 每交换一次让规模减少一次  
33         PercolateDown(num, 0,size);// 将新的首元素下滤操作
34         PrintHeap("Sort Heap:",num,iLength); 
35     }
36 }
37  
38 /* 建堆方法,只需线性时间建好;
39    建堆的结果:数组的第一个元素(即树根)是所有元素中的最小值,索引小于等于size/2-1的其它元素(即其它非叶子节点)的值都是其所在子树的最小值 */  
40 void BuildHeap(int num[] ,int size) {
41     int i;
42     //从最后一个非叶子节点开始,对每个非叶子节点进型最小根调整,保证每个根节点都是其子树中的最小值
43     for (i = size / 2 - 1; i >= 0; i--) {  
44         PercolateDown(num, i,size);// 进行下滤操作
45         PrintHeap("Build heap:",num,size);
46     }  
47 }
48      
49 /* 对该数进行下滤操作,直到该数比左右节点都小就停止下滤。
50    即对某个根节点的值进行位置下降调整,使该值比其左右子节点都小;
51    若该节点是叶子节点,则无法while循环 */
52 void PercolateDown(int num[] , int index,int size) {  
53     int min;// 设置最小指向下标  
54     while (index * 2 + 1<size) {// 如果该数有左节点,则假设左节点最小  
55         min = index * 2 + 1;// 获取左节点的下标  
56         if (index * 2 + 2<size) {// 如果该数还有右节点  
57             if (num[min] > num[index * 2 + 2]) {// 就和左节点分出最小者  
58                 min = index * 2 + 2;// 此时右节点更小,则更新min的指向下标  
59             }  
60         }  
61         // 此时进行该数和最小者进行比较,  
62         if (num[index] < num[min]) {// 如果index最小,  
63             break;// 停止下滤操作  
64         else {  
65             Swap(num, index, min);// 交换两个数,让大数往下沉  
66             index = min;// 更新index的指向  
67         }  
68     }// while  
69 }
70      
71 // 给定数组交换两个数的位置  
72 void Swap(int num[] , int v, int u) { 
73     int temp = num[v];  
74     num[v] = num[u];  
75     num[u] = temp;  
76 }  
77  
78 void PrintHeap(const char* strMsg,int array[],int nLength)
79 {
80      int i;
81      printf("%s",strMsg);
82      for(i=0;i<nLength;i++)
83      {
84         printf("%d ",array[i]);
85      }
86      printf("\n");
87 }

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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