冒泡排序第一种算法

本文介绍了一种在有序数组中进行折半查找的算法实现,通过递归地将搜索区间一分为二来定位目标元素的位置。同时提供了一个线性查找的方法作为对比。
public class Test {

  public static void main(String[] args) {
  	int data [] = new int[]{1,3,4,7,9,11,55,66,77};
  	// 折半查找必须是有序数组
  	int index = halfSearch(data,11);
  	System.out.println("index= "+index);
  	
  }
  //  折半查找方法 
  public static int halfSearch(int data [] ,int key){
  	int max ,min,mid;
  	min =0;  //  数组脚标从0开始
  	max =data.length-1;  // 数组脚标 代表数组的最大值
  	mid = (max+min)/2;   // int类型 
  	while (data[mid]!=key){
  		if(key>data[mid]){
  			min = mid+1;
  			// key大于中间值 则最小值 = 中间值+1
  		}
  		else if(key<data[mid]){
  			max = mid-1;
  		}
  		if(max<min){
  			return -1; 
  			// 最大值比最小值 小的话,编译错误 返回-1
  		}
  	mid = (max+min)/2;	
  	// 如果上述都不满足 那继续中间值折半分
  	}
  	
  	return mid;
  	// 	全部满足的话,返回mid
  }
  // 获取index
  public static int index(int data[],int key){
  	for(int x=0;x<data.length;x++){
  		if(data[x]==key)   // 如果关键字匹配的话 直接返回x
  			return x;
  	}
  	return -1;
  }
  
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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