归并排序

本文介绍了归并排序的基本原理和实现过程。归并排序是一种高效排序算法,时间复杂度为O(nlogn)。文章详细解释了其递归划分与合并的过程,并提供了具体的代码示例。

归并排序也是一种效率很高的排序算法,时间复杂度为O(nlogn), 在处理一般数据的情况下与快速排序效率相差不大,其中的算法思想不仅仅应用再排序上,利用归并排序算法求逆序数也是一个经典应用,此处只介绍归并排序,对于用归并排序求逆序数不再赘述。

归并排序的主要思想在其名字上也有体现,主要分为两部分:递归和合并,也是分治法的一种体现,将一个大问题逐步化简为小问题。下面是实现过程:

  首先将一个待排序数组二分为两个小数组,再分别将小数组分成更小的数组,这样就得到了四个小数组,依次进行直到小数组里的元素只有两个或一个,在分别将这些小数组排序,然后将已经排好序的小数组在逐步合并起来,得到完整的排好序的原数组。

代码实现如下:

int a[100],b[200];
void Merge(int arr[],int s,int mid,int e)          //合并函数
{
    int i,j,k;
    i=s;
    j=mid+1;
    k=s;
    while(i<=mid && j<=e)                         //当两数组未到尽头时
    {
        if(arr[i]<=arr[j])                        //比较两数组元素大小,以确定先放哪一个,谁小放谁
        {
            b[k]=arr[i];
            k++;
            i++;
        }
        else
        {
            b[k]=arr[j];
            k++;
            j++;
        }
    }
    while(i<=mid)                                //当 j 已经排完,不用比较,直接放 i
    {
        b[k]=arr[i];
        k++;
        i++;
    }
    while(j<=e)                                  //当 i 已经排完,不用比较,直接放j
    {
        b[k]=arr[j];
        k++;
        j++;
    }
    for(i=s;i<=e;i++)                           //把 辅助数组b 里的值再 赋给 原数组arr
    {
        arr[i]=b[i];
    }
}
void Mergesort(int arr[],int s,int e)          //递归函数  eg:  Mergesort(a,0,n-1)
{
    if(s<e)                                     //注意此处为 if ,不是 while
    {
        int mid=(s+e)>>1;
        Mergesort(arr,s,mid);
        Mergesort(arr,mid+1,e);
        Merge(arr,s,mid,e);
    }
}

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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