算法——插入排序

本文详细介绍了插入排序的基本原理及其实现方式,并提出了优化方案,通过减少不必要的比较和移动操作来提高排序效率。
原理:
          把一个 数据 arr[i] 插入到 已经有序的 arr[0] ~ arr[i - 1] 当中。此时 arr[0] ~ arr[i - 1] 是已经排列好的,有序的数组。遍历 arr[0] ~ arr[i - 1] ,找到 相应的位置,将 arr[i] 插入到数组当中。
  1、原始方法     
     NSInteger i , j , k;
    for (i = 1; i < n; i ++) {
        for (j = i - 1; j >= 0; j --) {
            if (arr[i] > arr[j]) {
                break;
            }
        }
        if (j != i - 1) {
            int temp = arr[i];
            for (k = i - 1 ; k > j ; k --) {
                arr[k + 1] = arr[k];
            }
            arr[j + 1] = temp;
        }
    }

2、优化
     将搜索步骤和数据后移合并,也就是每次对arr[i] 和 arr[i - 1]进行比较,如果arr[i]和arr[i - 1]是有序的,那么i 之前的数据则都是有序的,也就无需在进行插入排列。否则,另j = i-1,temp = arr[i],然后再将数据进行后移操作,直到 arr[j]< arr[i]停止操作,将temp 放到arr[j + 1]位置上。
   NSInteger i , j ;
   
for (i = 1; i < n ; i ++) {
       
if (arr[i] < arr[i - 1]) {
           
int temp = arr[i];
           
for (j = i - 1; j >=0 && arr[j] > temp; j --) {
                arr[j +
1] = arr[j];
            }
            arr[j +
1] = temp;
        }
    }
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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