详解排序算法之选择排序(二)

本文详细介绍了选择排序和堆排序两种经典的排序算法。选择排序通过每次找出最大(小)值并将其放到正确的位置实现排序,时间复杂度为O(N^2)。堆排序则通过建立初始堆,然后不断调整堆并取出堆顶元素完成排序,时间复杂度为O(N*logN)。

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1. 选择排序

选择排序的思想如下:

在元素集合array[i]~array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素;

若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换;

在剩余的array[i]~array[n-2]集合中,重复上述步骤,直到集合剩余1个元素。

注:这里所讲的排序是以升序为例的。

图示如下:

很明显,这种做法是可以优化的,可以同时找到最大和最小的数,把它们放在数组的两侧。

代码如下:

/**
 * 选择排序
 *
 * 时间复杂度:O(N^2)   空间复杂度:O(1)   不稳定
 */

public class SelectSort {
    public void selectSort(int[] arr){
        //选择排序,每次排最大的和最小的
        int minSpace = 0;
        int maxSpace = arr.length-1;
        while(minSpace < maxSpace){
            //最大值和最小值的下标
            int minPos = minSpace;
            int maxPos = minSpace;
            for (int i = minSpace+1; i <= maxSpace; i++){
                if(arr[i] < arr[minPos])
                    minPos = i;
                if (arr[i] > arr[maxPos])
                    maxPos = i;
            }
            //将找到的最大值和最小值与maxSpace和minSpace交换
            int tmp1 = arr[minPos];
            arr[minPos] = arr[minSpace];
            arr[minSpace] = tmp1;
            //最大值在第一个数为特殊情况,最小值交换时将最大的数移动了位置
            if (minSpace == maxPos)
                maxPos = minPos;
            int tmp2 = arr[maxPos];
            arr[maxPos] = arr[maxSpace];
            arr[maxSpace] = tmp2;
            minSpace++;
            maxSpace--;
        }
    }
}

可以根据代码看出来,它的时间复杂度是O(N^2),因为没有使用额外的空间,所以空间复杂度为O(1)。它是一种不稳定的排序算法。

 

2. 堆排序

堆排序的思想如下:

创建堆

把堆顶array[0]元素和当前堆的最后一个元素交换;

堆元素的个数减1;

由于第一步后根节点不再满足堆定义,向下调整根节点;

执行上述步骤,直到数组为空。

排序

建好堆后,将堆顶元素放在结果数组的最后一个位置上。

堆一直在重建,插入数组的位置也在一直向前移动。

注:升序建大堆,降序建小堆

关于堆的相关问题,在这里就不做过多的阐述了,直接看代码:

/**
 * 堆排序
 *
 * 时间复杂度:O(N*lgN)   空间复杂度:O(1)   不稳定
 */

public class HeapSort {
    public void heapSort(int[] arr){
       //1.建堆
       //找到最后一个非叶子节点
       int size = arr.length;
       int root = (size-2)/2;
       //开始向上建堆
       for (; root >= 0; root--){
           HeapAdjust(arr,size,root);
       }
       //2.堆排序
       //每次将堆顶元素和堆后面的元素进行交换,然后继续建堆
       int end = size - 1;
       while (end > 0){
           int tmp = arr[end];
           arr[end] = arr[0];
           arr[0] = tmp;
           HeapAdjust(arr,end,0);
           end--;
       }
   }


   private void HeapAdjust(int[]arr, int size, int parent){
       int child = parent*2+1;
       while (child < size){
           //查看是否有右孩子并且右孩子是否大于左孩子
           if ((child+1) < size && arr[child+1] > arr[child])
               child = child+1;
           if (arr[child] > arr[parent]){
               int tmp = arr[child];
               arr[child] = arr[parent];
               arr[parent] = tmp;
           }
           //继续向下建堆
           parent = child;
           child = parent*2+1;
       }
   }
}

根据代码可以看出来,堆排序的时间复杂度为O(N*logN)空间复杂度为O(1)。它是一种不稳定的排序算法。

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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