冒泡排序的优化

本文介绍了一个使用C#在Unity环境中实现的冒泡排序算法。通过一个整数数组的实例展示了如何进行排序,并详细解释了排序过程中的每一步操作。该算法通过比较相邻元素并交换位置来实现数组的升序排列。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class MaoPao : MonoBehaviour {

    private int[] number = { 2, 4, 5, 7, 8, 9, 1, 0, 3, 6 };
    void Start()
    {
        int pos = 1;
        int k = number.Length - 1;  //初始是数组长度-1  
        int m = 0;

        for (int i = 0; i < number.Length - 1; i++)
        {
            if (pos == 0)
            {
                break;   //如果上一次循环没有发生交换  说明数组已经是有序的 直接跳出
            }
            pos = 0;
            for (int j = 0; j < k; j++)
            {
                if (number[j] > number[j + 1])
                {
                    int temmp = number[j + 1];
                    number[j + 1] = number[j];
                    number[j] = temmp;
                    pos = 1;
                    m = j;
                }
            }
            k = m;   //外层循环每一趟记录最后交换的位置   比较number.length - 1 - i 会有优化
        }
        foreach (int item in number)
        {
            Debug.Log(item);
        }
    }
}

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值