《Algorithm》笔记:插入排序

本文详细介绍了插入排序的基本原理,包括其工作流程、时间复杂度及空间复杂度,并通过代码示例展示了具体的实现方式。

原文地址:http://brianleelxt.top/2018/08/02/InsertionSort/


《Algorithm》(Sedgewick)笔记:插入排序


原理

  1. 将每一个元素插入到其他已经有序的元素中的适当位置
  2. 为了给要插入的元素腾出空间,需要将其余所有元素在插入之前都向右移动一位

复杂度

时间复杂度

O(n2)O(n^2)O(n2)

空间复杂度

O(1)O(1)O(1)


图示

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GG9NhMfY-1592197341941)(http://p5mjtapdi.bkt.clouddn.com/img/sort/insertion.PNG “插入排序”)]


代码

public static void sort(Comparable[] a) {
    int N = a.length;
    for (int i = 1; i < N; i++) {
        for (int j = i; j > 0 && less(a[j], a[j - 1]); j--)
            exch(a, j , j - 1);
    }
}

特点

  • 插入排序所需要的时间取决于输入中元素的初始顺序
  • 插入排序对于部分有序数组十分高效,也很适合小规模数组

源码

https://github.com/XutongLi/Algorithm-Learn/blob/master/src/S2_Sorting/S2_1_3_Insertion_Sort/Insertion.java


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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