折半插入排序

本文介绍了一种改进的插入排序算法——折半插入排序。该算法通过二分查找来优化元素插入位置的确定过程,提高了排序效率。文章提供了完整的C++实现代码,并展示了如何使用该算法对整数数组进行排序。
折半插入排序,优化了直接插入排序的寻找位置的过程,使用二分法寻找
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

using namespace std;
#define T 1000000
#define INF 999999
int n,a[T],b[T];
//折半插入排序
int searchk(int *b,int l,int f,int key)
{
    if(l==f)
    {
        if(key<b[l]) return l;
        else return l+1;
    }
    else
    {
        int t=(l+f)/2;
        if(key<b[t]) return searchk(b,l,t,key);
        else return searchk(b,t+1,f,key);
    }
}

void dichsort(int *a,int n)
{
    memset(b,0,sizeof(b));
    *b=*a;
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        int p=searchk(b,0,i-1,a[i]);
       // cout<<"p="<<p<<endl;
        for(int k=i;k>p;k--)
        b[k]=b[k-1];
        b[p]=a[i];
    }
    for(int i=0;i<n;i++)
        a[i]=b[i];
}
int main ()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        dichsort(a,n);
        int p=(n+1)/2;
        printf("%d\n",a[p-1]);
    }
    return 0;
}

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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