【2017-02-28】C# 冒泡排序

本文深入讲解了冒泡排序算法的基本原理及其实现过程。通过双层for循环,逐一比较并交换数组中的元素,最终实现从小到大的排序效果。示例代码清晰展示了冒泡排序的具体步骤。

冒泡排序

重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素的大小,如果他们的顺序错误就把他们交换过来

通过两个For循环嵌套来实现

 

思路——以从小到大为例

第一个for循环抽取第一个数和第二个数进行比较,如果第一个数比第二个数大,则二者交换位置;较小的数再分别与下一位数比较,以此类推,则第一个for循环结束时最小的数排到第一位;
同理执行完第二个for循环第二小的数排到了第2位;共需执行s.Length-1次for循环;
s.Length-1次for循环后,完成冒泡排序;

int[] a = new int[] { 3, 5, 2, 1, 4 };

            for (int i = 0; i < a.Length - 1; i++)  //共执行a.Length-1次循环
            {
                for (int j = i + 1; j < a.Length; j++)  //用来对比的数,从i+1开始
                {
                    if (a[i] > a[j])       //如果不符合a[i]小于a[j],则两者交换位置
                  {
                        int f = a[i];      //利用中间变量交换两者的值
                        a[i] = a[j];
                        a[j] = f;
                    }
                }
            }

            for (int i = 0; i < a.Length; i++)
            {
                Console.WriteLine(a[i]);//从a[0]开始从小到大打印所有变量
            }
Console.ReadLine();

 

转载于:https://www.cnblogs.com/snow22546/p/6492807.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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