C#算法(四)快速排序(转)

本文介绍了一种快速排序算法的实现方法,并提供了完整的C#代码示例。该算法通过选取基准值进行分区,递归地对左右子数组进行排序。
前面我已经推出了三种排序的算法,比较简单。今天我又写了快速排序的算法。希望多多指教。具体的思想,我不做答了。前人的经验。

using System;

namespace QuickSorter
{
public class QuickSorter
{
private void Swap(ref int l,ref int r)
{
int s;
s=l;
l=r;
r=s;
}
public void Sort(int [] list,int low,int high)
{
int pivot;
int l,r;
int mid;
if(high<=low)
return;
else if(high==low+1)
{
if(list[low]>list[high])
Swap(ref list[low],ref list[high]);
return;
}
mid=(low+high)>>1;
pivot=list[mid];
Swap(ref list[low],ref list[mid]);
l=low+1;
r=high;
do
{
while(l<=r&&list[l] l++;
while(list[r]>=pivot)
r--;
if(l Swap(ref list[l],ref list[r]);
}while(l list[low]=list[r];
list[r]=pivot;
if(low+1 Sort(list,low,r-1);
if(r+1 Sort(list,r+1,high);
}
}
public class MainClass
{
public static void Main()
{
int[] iArrary=new int[]{1,5,3,6,10,55,9,2,87,12,34,75,33,47};
QuickSorter q=new QuickSorter();
q.Sort(iArrary,0,13);
for(int m=0;m<=13;m++)
Console.WriteLine("{0}",iArrary[m]);
}
}

}
已经编译通过,运行环境: windows xp VC#.net 7.0[@more@]l

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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