冒泡排序

本文介绍了冒泡排序的基本原理,通过具体实例演示了排序的过程,并给出了C语言实现代码。此外,还详细分析了冒泡排序的时间复杂度。

一、算法原理

将临近的数字两两比较,每一趟都将最大或者最小的元素存于最底部.

用一维数组存储记录,一趟快速排序的具体做法是:附设两个指针i和j,他们的初始值分别为指向第一个记录和最后

一个记录。设枢轴记录的关键字为pivotkey,则首先从j所指位置起向前搜索,找到第一个关键字小于pivotkey的

记录和枢轴记录互相交换。然后从i所指位置起向后搜索,找到第一个关键字大于pivotkey记录与枢轴记录互相

交换,直到i等于j

二、算法举例

例:从小到大排序:原始数组| 6 | 2 | 4 | 1 | 5 | 9

三、算法实现

//冒泡排序
void maopao(int *list1,int n){

    int i,j,temp;
    for(i = 0; i < n;i++)
        for(j = 1;j < n-i;j++)
        {
           if(list1[j]>list1[j-1])
           {
               temp = list1[j-1];
               list1[j-1] = list1[j];
               list1[j] = temp;
           }
        }
}

四、算法的复杂度分析

冒泡排序是一种稳定的排序方法,其时间复杂度为O(n^2)排序过程仅需要一个元素辅助空间用于元素的交换,空

复杂度为O(1)

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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