数组的冒泡排序

1.数组的冒泡排序

原理:

冒泡排序(Bubble Sort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端,故名。

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        /*
         *对其进行升序排列, 即将数组的值变为: {11, 22, 33, 44, 55, 66};
         * 冒泡: 轻者上浮, 重者下沉.
         * 
         * 冒泡排序的原理:
         *  相邻元素两两比较, 大的往后走(如果前边的元素比后边的元素大, 就交换他们的位置).
         * 
         * 冒泡排序比较过程:
         *  第一轮: arr[0]和arr[1], arr[1]和arr[2], arr[2]和arr[3], arr[3]和arr[4], arr[4]和arr[5]  共比较5次
         *  第二轮: arr[0]和arr[1], arr[1]和arr[2], arr[2]和arr[3], arr[3]和arr[4]                     共比较4次
         *  第三轮: arr[0]和arr[1], arr[1]和arr[2], arr[2]和arr[3]                                        共比较3次
         *  第四轮: arr[0]和arr[1], arr[1]和arr[2]                                                       共比较2次
         *  第五轮: arr[0]和arr[1]                                                                      共比较1次
         */
        //已知数组: int[] arr = {11, 55, 22, 44, 66, 33};
        int [] arr = {11,55,22,44,66,33};
        for (int i = 0; i < arr.length -1; i++) {//外循环: 控制的是 比较的轮数
            for (int j = 0; j < arr.length -1; j++) {//内循环: 控制的是 每轮比较的次数
                //比较的过程: 相邻元素两两比较, 大的往后走(如果前边的元素比后边的元素大, 就交换他们的位置).
                //arr[j] 和 arr[j+1] 比较
                if(arr[j]<arr[j+1]){
                    //交换他们的位置
                    int front = arr[j];
                    arr[j]=arr[j+1];
                    arr[j+1]=front;
                }
            }
        }
        //增强for
        for (int i : arr) {
            System.out.println(i);
        }


    }
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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