算法:冒泡排序

原理:

每一次整个无序数组进行相邻的进行比较,较大的向后排,这样这次排序的数组中最后的两个数就是有序的,下次不再进行排布最后这个数,这样待排序的数组就少1。直排到最后待排序的数组数量为小于1。

图片展示

在这里插入图片描述
这个图片的比较是从后向前进行比较的,不过也是进行多轮比较。

代码实现
public class BubbleSort {
    public void arrSort(int[] arr,int n){
        for(int i =n-1;i>0;i--){
        //添加判断标志,当一轮排序中,没有进行交换,说明已经排好,跳出循环
            boolean flag = false;
            for(int j=0;j<i;j++){
                if(arr[j]>arr[j+1]){

                    int sum = arr[j];
                    arr[j] = arr[j+1];
                    arr[j+1] = sum;
                    flag = true;
                }
            }
            if(flag==false) break;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{20,40,30,10,60,50};
       new BubbleSort().arrSort(arr,6);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

}
时间复杂度

冒泡排序的时间复杂度是O(N2)。有n个数遍历一次的时间复杂度为O(N),而需要进行n-1轮循环排序,所以是n2

学习链接
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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