C/C++ 七大排序算法 之 “希尔排序”

本文深入解析希尔排序算法,介绍其作为选择排序的升级版如何通过增量序列进行高效排序,包括算法思路、时间复杂度及C++代码实现。

排序:即将一组混乱的数据按从小到大或者从大到小的顺序进行有序的排列出来。

希尔排序算法图解:
在这里插入图片描述

思路解答:

选择增量 :gap = length / 2,缩小增量:gap = gap / 2
增量序列:用序列表示增量选择,{ n / 2, (n / 2) / 2, …, 1}
先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,具体算法描述:
选择一个增量序列 t1,t2,…,tk,其中 ti>tj,tk=1;
按增量序列个数 k,对序列进行 k 趟排序;
每趟排序,根据对应的增量 ti,将待排序列分割成若干长度为 m 的子序列,分别对各子表进行直接插入排序;
仅增量因子为 1 时,整个序列作为一个表来处理,表长度即为整个序列的长度。

在这里插入图片描述

简单来说,拿数组的长度除以2得到一个增量,然后根据增量来给数组的数据分成增量那么多个组,然后每组做插入排序。然后增量再除以2,得到新的增量,再进行分组,插入排序;直到增量为1时,再进行插入排序,就完成了排序了。

希尔排序时选择排序的升级版!

时间复杂度: O(n2)


代码实现:

代码中有详细注释

#include <iostream>
#include <Windows.h>

using namespace std;

void ShellSort(int *arr, int len) {
	int grp = len / 2;		// 计算增量

	for (; grp > 0; grp = grp / 2) {	// 每次计算完一轮,增量再除以二

		// 选择排序
		for (int i = grp; i < len; i++) {	
			int cur = arr[i];	// 先空出第二个数的位置
			int j = 0;

			// 根据增量往前比较,小的在前,大的在后
			for (j = i - grp; j >= 0 && arr[j] > cur; j = j - grp) {
				arr[j + grp] = arr[j];	// 符合条件将前面的数据移动到空出的位置
			}
			arr[j + grp] = cur;	// 最后将待插入数据cur插入到前面空出的位置
		}
	}
	
}

int main(void) {
	int arr[]{ 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0 };
	int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);


	ShellSort(arr, len);

	for (int i = 0; i < len; i++) {
		cout << *(arr + i) << ", ";
	}
	cout << endl;

	system("pause");
	return 0;
}

运行截图:
在这里插入图片描述

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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