优先级队列

本文深入解析了堆排序算法的工作原理,包括创建堆、排序过程以及关键步骤如siftDown。通过实例展示了如何实现堆排序,并提供了核心代码段。
#include <iostream>
using namespace std;
int n,h[101];
//交换函数
void sawp(int x, int y)
{
int t;
t = h[x];
h[x] = h[y];
h[y] = t;
}


//向下排序
void siftdown(int i)
{
int t, flag = 0;
while (i * 2 <= n&&flag == 0)
{
if (h[i] < h[2 * i])
t = 2 * i;
else
t = i;
if (2 * i + 1 <= n)
{
if (h[t] < h[2 * i + 1])
t = 2 * i + 1;
}
if (t != i)
{
sawp(t, i);
i = t;
}
else
flag = 1;
}
}


//创建堆函数
void create()
{
for (int i = n / 2; i >=1; i--)
siftdown(i);
return;
}


//排序函数
void sort()
{
while (n > 1)
{
sawp(1,n);
n--;
siftdown(1);
}
}
 int main()
{
int m;
cout<<"输入堆的节点数"<<endl;
cin >> m;
n = m;
cout << "输入堆中各个节点的值"<<endl;
for (int i = 1; i <= m; i++)
cin>>h[i];
create();
sort();
for (int i = 1; i <=m; i++)
     cout << h[i] << " ";
cout << endl;
return 0;
}
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析,并结合拓扑优化技术,提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模计算结构在载荷作用下的应力分布,采用p-范数对全局应力进行有效聚合,避免传统方法中应力约束过多的问题,进而利用伴随法高效求解设计变量对应力的敏感度,为结构优化提供关键梯度信息。整个流程涵盖了从有限元分析、应力评估到敏感度计算的核心环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员与工程技术人员,尤其适合从事结构设计、力学仿真与多学科优化的相关从业者; 使用场景及目标:①用于实现高精度三维结构的应力约束拓扑优化;②帮助理解伴随法在敏感度分析中的应用原理与编程实现;③服务于科研复现、论文写作与工程项目中的结构性能提升需求; 阅读建议:建议读者结合有限元理论与优化算法知识,逐步调试Matlab代码,重点关注伴随方程的构建与p-范数的数值处理技巧,以深入掌握方法本质并实现个性化拓展。
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