第三周作业——冒泡排序和归并排序

本文介绍了一个使用Java实现的排序算法案例,其中包括冒泡排序与归并排序两种经典算法的应用。通过对大量数据进行排序处理,对比了两种算法的时间效率,并将排序结果输出到文本文件中。
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;

public class ArrangeMent{
	/**
	 *  冒泡排序和归并排序
	*/
	static String Path="D:/largeW.txt";
	static String bubbleSortDesPath="src/largeW_bubble.txt";	//冒泡排序后结果的存放位置
	static String mergeSortDesPath="src/largeW_merge.txt";		//归并排序后结果的存放位置
	public static void main(String[] args) {
		try {
			File file=new File(Path);
			FileInputStream fis=new FileInputStream(file);
			InputStreamReader reader=new InputStreamReader(fis, "gb2312");
			BufferedReader bufferedreader=new BufferedReader(reader); 
			String nums="";
			int num=0;
			List<Integer> list=new ArrayList<Integer>();
			while((nums=bufferedreader.readLine())!=null){
				num=num+1;
				list.add(Integer.parseInt(nums.trim()));
			}
			Integer[] NumsArray=(Integer[])list.toArray(new Integer[num]);
			//开始冒泡排序
			long timeStart=System.currentTimeMillis();	//开始冒泡排序计时
			bubbleSort(NumsArray);
			long timeEnd=System.currentTimeMillis();	//冒泡排序计时结束 
			System.out.println("冒泡排序所花费的时间是:"+(timeEnd-timeStart)/1000+"秒");
			//把冒泡排序的结果写到文本文件
			ResultSortWriteTxt(NumsArray,0);
			//开始归并排序
			NumsArray=(Integer[])list.toArray(new Integer[num]);//为了防止冒泡排序之后的数组对归并排序产生影响,所以重新赋值
			Integer[] num1=new Integer[NumsArray.length];
			timeStart=System.currentTimeMillis();		//开始归并排序计时
			Integer[] result  = mergeSort(NumsArray,0, NumsArray.length - 1,num1); 
			timeEnd=System.currentTimeMillis();		//归并排序计时结束
			System.out.println("归并排序所花费的时间是:"+(timeEnd-timeStart)/1000+"秒");
			//把归并排序的结果写到文本文件
			ResultSortWriteTxt(result,1);
			System.out.println("文本中总共有:"+num+"条数据!");
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	/**
	 * 冒泡排序
	 * @param NumsArray
	 * @throws IOException 
	*/
	public static void bubbleSort(Integer[] Array)throws IOException{
		Integer[] NumsArray=(Integer[]) Array;
		int temp=0;
		 for(int i=0;i<NumsArray.length;i++){
			 for(int j=i+1;j<NumsArray.length;j++){
				 if(NumsArray[i]>NumsArray[j]){
					temp=NumsArray[i];
					NumsArray[i]=NumsArray[j];
					NumsArray[j]=temp;
				 }
			 }
			// System.out.println(NumsArray[i]);//输出每次用冒泡排序后的结果
		 }
	}
	/**
	 * 把排序的结果写到文本文件
	 * @param NumsArray
	 * @throws IOException
	*/
	public static void  ResultSortWriteTxt(Integer[] NumsArray,int whichSort) throws IOException{
		 //循环输出冒泡排序后的数据到文本文件
		 File file=null;
		 if(whichSort==0){			    //冒泡排序是表示0
			 file =new File(bubbleSortDesPath);
		 }else if(whichSort==1){		//归并排序是表示1
			 file =new File(mergeSortDesPath);
		 }
		 if(!file.exists()){
			 file.createNewFile();
		 }
		 FileOutputStream fos=new FileOutputStream(file);
		 BufferedWriter bw=new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(fos,"gb2312"));
		 for(int i=0;i<NumsArray.length;i++){
			 //System.out.println(NumsArray[i]);
			 bw.write(NumsArray[i].toString()+"\r\n");
			 bw.flush(); 					//每写入一次字节流数据刷新一次
		 }
		 fos.close();
		 bw.close();
	}
	/**
	 * 归并排序
	 * @param Array
	 */
	 private static Integer[] mergeSort(Integer[] num, int s, int t, Integer[] num1) {
		    int temp;
		    Integer[] num2 = new Integer[t + 1];
		    if (s == t){
		     num1[s] = num[s];
		    }else {
		     temp = (s + t) / 2;
		     mergeSort(num, s, temp, num2);			//左半部分递归调用
		     mergeSort(num, temp + 1, t, num2);		//右半部分递归调用
		     merg(num2, s, temp, t, num1);			//由num2去归并,返回的值放到num1中,num1赋新值,其实就是更新num2,然后让num2再去归并,返回新的num1
		    }
		    return num1;
	 }
	 //有序表的合并
	 private static void merg(Integer[] num2, int l, int m, int n, Integer[] num1) {
		 int i, j, k;
		 i = l;
		 j = m + 1;
		 k = l;
		 while (i <= m && j <= n) {
			 if (num2[i] < num2[j]){
		      num1[k++] = num2[i++];
			 }else{
		      num1[k++] = num2[j++];
		     }
		  }
		 while (i <= m) {
		     num1[k++] = num2[i++];
		  }
		 while (j <= n) {
		     num1[k++] = num2[j++];
		 }
	} 
}


由于数据繁多.挑选出前面的4060个数据进行处理.




【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
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【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划MPC模型预测控制跟踪控制(复现)(Matlab代码实现)内容概要:本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划与MPC模型预测控制跟踪控制的研究,提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计与模型预测控制(MPC)的跟踪控制策略,重点复现了高水平期刊中的关键技术细节,包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍与资源链接,突出其在智能控制与机器人领域的高仿真精度与学术参考价值。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员;尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划与MPC控制的核心算法;②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制与优化求解过程;③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础与技术参考;④辅助论文写作、项目申报与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(如YALMIP工具包、完整代码等)进行实践操作,重点关注MPC控制器的设计参数设置与路径规划算法的实现逻辑,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路,提升科研效率与创新能力。
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别不平衡问题--python篇 # 一、什么是类不平衡 ## 在分类中经常会遇到:某些类别数据特别多,某类或者几类数据特别少。 如二分类中,一种类别(反例)数据特别多,另一种类别(正例)数据少的可怜。 如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明,在某些应用下,1∶35的比例就会使某些分类方法无效,甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的不平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升不平衡类分类准确率的方法 ## 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。 随机过采样:通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ,最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样:K-Means聚类算法独立地被用于少数多数类实例,之后,每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术,对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
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