每天学习一点点(基本排序算法——选择排序,冒泡排序)

本文介绍了两种基本的排序算法——选择排序和冒泡排序。选择排序通过不断寻找剩余元素中的最小值并将其放到正确的位置来实现排序;而冒泡排序则是通过重复地遍历待排序的数列,比较每对相邻的项并交换顺序不当的项。

选择排序的思路是很清晰易懂的,两重循环,外层用于归位,内层用于查询,外层循环每执行一次就代表有一个数到了它应该到的位置上,内层循环每执行完毕,则代表找到了一个相对最小数的下标。

#include<iostream>
using namespace std;
int a[10] = { 10,54,4,3,8,78,6,44,2,5 };
int search(int a[],int l,int r)//选择排序
{
    int i, j;
    for (i = l; i < r; i++) //外循环每执行一次便有一个数归位
    {
        int min = i;//第一个数当做最小数
        for (j = i + 1; j <=r; j++)//内循环用于查找i+1到r中最小数 !此处有改动 j<=r而不是j<r!
        {
            if (a[j] < a[min])
                min = j;         //找到最小数时把下标换为最小数的下标
        }
        int t;
        t = a[i]; a[i] = a[min]; a[min] = t;//交换最小数到它相应的位置上
    }
    return 0;
}
int main()
{
    int l, r;
    cin >> l >> r;
    search(a, l, r);
    for (int i = 0; i < 10; i++)
        cout << a[i]<<" ";
}

冒泡排序的思路也很好想,就如名字一样,原理就是每次从最后往前找,只要前一个比它大(小)就往前交换一次,直到交换到对应位置,代码如下。

#include<iostream>
using namespace std;
int bubble(int a[], int l, int r)
{
    int i, j,t;
    for ( i=l;i<r;i++)       //代表排序次数 每执行一次就有一个归位
    {
        for (j = r; j > i; j--)    //从后往前冒泡 
        {
            if (a[j - 1] > a[j])   //如果前一个大于它 则交换
            {
                t = a[j - 1]; a[j - 1] = a[j]; a[j] = t;
            }
        }
    }
    return 0;
}
int a[10] = { 10,54,4,3,8,78,6,44,2,5 };
int main()
{
    int l, r;
    cin >> l >> r;
    bubble(a, l, r);
    for (int i = 0; i < 10; i++)
        cout << a[i] << " ";
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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