排序算法

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好精致的排序算法介绍，不自觉的转载了。

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排序算法笔记：希尔排序法
weixin_51542566的博客
03-13 1504
希尔排序法 1、基本思想： 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。 2、示意图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-EglFzrgR-1647165992201)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20220313173206867.
【排序算法】希尔排序
suiyishiguang的博客
12-08 1515
【排序算法】希尔排序
排序算法之选择排序法
weiwei152433的博客
02-12 1493
选择排序法(Selection Sort)也算是枚举法的应用，就是反复从末排序的数列中取出最小的元素，加入另一个数列中，最后的结果即为已排序的数列。选择排序法可使用两种方式排序，即在所有的数据中，若从小到大排序，则将最大值放入第一个位置；若是从大到小排序，则将最大值放入最后一个位置，例如，一开始在所有的数据中挑选一个最小项放在第一个位置（假设是从小到大排序），在从第二项开始挑选一个最小项放在第2个位置，以此重复，直到完成排序为止。
基础排序算法之选择排序法
weixin_51373750的博客
02-11 2837
一、选择排序法思路：先将最小（大）的元素取出，再在剩下的元素，再将其中最小（大）的取出，每次选择未处理的元素中最小（大）的元素，进行排序。 1、两种思路： ①开辟一个新的数组空间，将比较出来的最小（大）元素依次放入新数组中进行排序 ②进行原地排序，在源数组中进行元素的交换。 二、算法的实现 1、开辟空间排序算法实现： /** * 开辟空间异地排序 * 对一个数组的元素进行排序（从小到大输出）,选择排序 ...
C语言的5种简单排序算法
Finecsr的博客
04-27 6万+
基本概要： 本文主要介绍五种简单常用的排序算法：冒泡排序，快速排序，插入排序，选择排序，希尔排序，包括它们的基本思想和代码实现。值得一说的是：插入排序，冒泡排序，选择排序平均情况下的时间复杂度为，因此在排序数据较少的情况下较好；而希尔排序和快速排序的平均时间复杂度为，因此在排序数据较多的情况下较好，但是对于快速排序而言，数据基本有序时反而不好，接下来会详细阐述。 1.冒泡排序（Bubble Sort） 基本思想： 冒泡排序是一个非常好理解的排序，顾名思义——冒泡，此时将要排序的数据从上至下排列，从最
基于C语言的选择排序算法
m0_71974552的博客
09-02 2186
选择排序的基本思想及c语言的实现
七大排序算法
yahid的博客
06-28 1万+
排序：排序就是对某项数据按照特定的要求，比如大小或字符长短等按照升序或降序排序。排序过程中设计稳定性，稳定性指的是若有两个相同的数字，比如1和1。如果排序前1在1的前面，排完序后1还在1的前面。那么就说这个排序算法是稳定的，相反则说明不稳定。注意：如果本身就是一个稳定的排序，可以将其变成不稳定排序；如果本身就是不稳定排序，不能变成稳定的排序。常见的排序方法 上面是基于比较的排序。下面一个一个的分析一：直接插入排序 直接插入排序指的是将新的数据插入在已经排好序的序列中。比如我们生活中的玩的斗地主，我们需要将新
堆排序算法（图解详细流程）
热门推荐
阿顾的博客
08-04 24万+
堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序 目录 一 准备知识 1.1 大根堆和小根堆 二 堆排序基本步骤 2.1 构造堆 2.2固定最大值再构造堆 三 总结 四代码 一 准备知识 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，下面先来看看什么是大根堆和小根堆 1.1 大根...
【排序算法】选择排序
SWsunlight的博客
05-31 2110
选择排序
排序算法——冒泡排序
穿梭的编织者
05-01 742
冒泡
精选资源
基于比较的排序算法汇总 选择排序法 插入排序法 归并排序法 快速排序法 堆排序法 冒泡排序法 希尔排序法
01-15
在IT领域，排序算法是计算机科学中的基础但至关重要的概念，尤其在数据处理和算法设计中扮演着核心角色。本文将深入探讨标题中提到的几种基于比较的排序算法：选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、冒泡...
常见经典排序算法（C语言）1希尔排序 二分插入法 直接插入法 带哨兵的直接排序法 冒泡排序 选择排序 快速排序 堆排序.docx
05-07
常见的经典排序算法有希尔排序、二分插入法、直接插入法、带哨兵的直接排序法、冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序等。 一、希尔排序（Shell 排序法） 希尔排序法，又称宿小增量排序，是 1959 年由 D.L.Shell ...
堆排序算法详解：基于比较排序法的高效数据排列方法及其Java实现
01-06
内容概要：本文档全面解析了堆排序这一基于比较的经典排序算法。文中详细解释了堆的概念及其特性，阐述了堆排序算法的两个关键步骤——建堆（Heapify）与排序，并提供了具体的 Java 实现代码。在建堆阶段，文档介绍...
排序算法——选择排序法
weixin_64534587的博客
07-13 988
选择排序（Selection Sort）是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是：在要排序的一组数中，选出最小（或最大）的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小（或最大）的与第二个位置的数交换，依次类推，直到第n-1个元素（倒数第二个数）和第n个元素（最后一个数）比较为止。所有过程都是从前向后依次找到最小（或最大）元素，而交换是跳跃式的。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
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）
最新发布
11-26
【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。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
C语言实现选择排序法及排序算法详解
选择排序法是一种简单直观的排序算法，常用于C语言中的数组排序实现。它的基本思想是：每次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或...
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