基数排序

基数排序详解
本文介绍了一种稳定的排序方法——基数排序,并提供了详细的实现代码。通过按位排序的方式,从个位到最高位依次处理,适用于整数排序场景。文章还包含了一个完整的C++实现示例,演示了如何使用基数排序来解决实际问题。

按位排序 ,一次从个位到最高位,是稳定排序方法。

十个基类为例

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

using namespace std;
#define T 1000000
#define INF 999999
int n,a[T],tmp[T];
//返回最高位数
int maxbit(int *a, int n)
{
    int d = 1;
    int p = 10;
    for(int i = 0; i < n; ++i)
    {
        while(a[i] >= p)
        {
            p *= 10;
            ++d;
        }
    }
    return d;
}
//基数排序
void rasort(int *a, int n)
{
    int k=maxbit(a,n);
    int p=1;
    int cot[20];
    int cnt[10];
    for(int i=0;i<k;i++)
    {
        for(int j=0;j<10;j++)
            cot[j]=0;
        for(int j=0;j<n;j++)
            cot[a[j]/p%10]++;
        for(int j=1;j<10;j++)
            cot[j]+=cot[j-1];
        for(int j=9;j>0;j--)
            cot[j]=cot[j-1];
        cot[0]=0;
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            int c=a[j]/p%10;
            tmp[cot[c]++]=a[j];
        }
        for(int j=0;j<n;j++)
            a[j]=tmp[j];
        p*=10;
    }
}

int main ()
{
    //freopen("a.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i=0;i<n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
        rasort(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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