七种qsort排序方法

<本文中排序都是采用的从小到大排序>
一个例子:
将一个unsigned int数组按照个位数从小到大进行排序。比如8,23,15三个数,按个位数从小到大排序,就应该是23,15,8。这里的数组是8,123,11,10,4
#include <iostream>
#include <cstdlib>
using namespace std;
#define NUM 5
//
int cmp(const void *elem1, const void *elem2)
{
    unsigned int *p1;
    unsigned int *p2;
    p1 = (unsigned int *) elem1;
    p2 = (unsigned int *) elem2;
    return (*p1 % 10) - (*p2 % 10);
}
int main()
{
    unsigned int an[NUM] = {8, 123, 11, 10, 4};
    qsort(an, NUM, sizeof(unsigned int), cmp);
    for(int i = 0; i < NUM; ++i)
    cout << an[i] << " ";
    return 0;
}



一、对int类型数组排序

int num[100];

Sample:

int cmp ( const void *a , const void *b )
{
return *(int *)a - *(int *)b;
}

qsort(num,100,sizeof(num[0]),cmp);

二、对char类型数组排序(同int类型)

char word[100];

Sample:

int cmp( const void *a , const void *b )
{
return *(char *)a - *(char *)b;
}

qsort(word,100,sizeof(word[0]),cmp);

三、对double类型数组排序(特别要注意)

double in[100];

int cmp( const void *a , const void *b )
{
return *(double *)a > *(double *)b ? 1 : -1;
}

qsort(in,100,sizeof(in[0]),cmp);

四、对结构体一级排序

struct In
{
double data;
int other;
}s[100]

//按照data的值从小到大将结构体排序,关于结构体内的排序关键数据data的类型可以很多种,参考上面的例子写

int cmp( const void *a ,const void *b)
{
return (*(In *)a)->data > (*(In *)b)->data ? 1 : -1;
}

qsort(s,100,sizeof(s[0]),cmp);

五、对结构体二级排序

struct In
{
int x;
int y;
}s[100];

//按照x从小到大排序,当x相等时按照y从大到小排序

int cmp( const void *a , const void *b )
{
struct In *c = (In *)a;
struct In *d = (In *)b;
if(c->x != d->x) return c->x - d->x;
else return d->y - c->y;
}

qsort(s,100,sizeof(s[0]),cmp);

六、对字符串进行排序

struct In
{
int data;
char str[100];
}s[100];

//按照结构体中字符串str的字典顺序排序

int cmp ( const void *a , const void *b )
{
return strcmp( (*(In *)a)->str , (*(In *)b)->str );
}

qsort(s,100,sizeof(s[0]),cmp);

七、计算几何中求凸包的cmp

int cmp(const void *a,const void *b) //重点cmp函数,把除了1点外的所有点,旋转角度排序
{
struct point *c=(point *)a;
struct point *d=(point *)b;
if( calc(*c,*d,p[1]) < 0) return 1;
else if( !calc(*c,*d,p[1]) && dis(c->x,c->y,p[1].x,p[1].y) < dis(d->x,d->y,p[1].x,p[1].y)) //如果在一条直线上,则把远的放在前面
return 1;
else return -1;
}

PS:

其中的qsort函数包含在<stdlib.h>的头文件里,strcmp包含在<string.h>的头文件里
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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