常用排序算法总结

  排序算法分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中直接进行排序,而外部排序是因数据量大(内存中无法容纳),需要访问外存进行排序。通常所说的排序主要是指内部排序,常见的内部排序算法有:冒泡排序、直接插入排序、简单选择排序、希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序、表排序和基数排序等。

复杂度分析:

排序算法平均时间复杂度最坏情况下时间复杂度额外空间复杂度稳定性
冒泡排序O(N2)O(N2)O(1)稳定
直接插入排序O(N2)O(N2)O(1)稳定
简单选择排序O(N2)O(N2)O(1)不稳定
希尔排序O(Nd)O(N2)O(1)不稳定
堆排序O(NlogN)O(NlogN)O(1)不稳定
归并排序O(NlogN)O(NlogN)O(N)稳定
快速排序O(NlogN)O(N2)O(logN)不稳定
基数排序O(P(N+B))O(P(N+B))O(N+B)稳定
【激光质量检测】利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源的移动,完成对光源使用切片法测量其光束质量的目的研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了利用丝杆与步进电机的组合装置带动光源移动,结合切片法实现对激光光源光束质量的精确测量方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。该系统通过机械装置精确控制光源位置,采集不同截面的光强分布数据,进而分析光束的聚焦特性、发散角、光斑尺寸等关键质量参数,适用于高精度光学检测场景。研究重点在于硬件控制与图像处理算法的协同设计,实现了自动化、高重复性的光束质量评估流程。; 适合人群:具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的科研人员或工程技术人员,尤其适合从事激光应用、光电检测、精密仪器开发等相关领域的研究生及研发工程师。; 使用场景及目标:①实现对连续或脉冲激光器输出光束的质量评估;②为激光加工、医疗激光、通信激光等应用场景提供可靠的光束分析手段;③通过Matlab仿真与实际控制对接,验证切片法测量方案的有效性与精度。; 阅读建议:建议读者结合机械控制原理与光学测量理论同步理解文档内容,重点关注步进电机控制逻辑与切片数据处理算法的衔接部分,实际应用时需校准装置并优化采样间距以提高测量精度。
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