QuickSort

最新推荐文章于 2024-05-14 10:51:55 发布
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#algorithms

    /**
     *
     * @param intArray
     * @param p
     * @param r
     */
    public static void quickSort(int[] intArray, int p, int r){
        if(p
C++实现快速排序(Quicksort)算法
08-19
C++实现快速排序(Quicksort)算法 一、基本思想： 快速排序（Quicksort）算法的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对...
精选资源
quicksort_matlab_快速排序
03-31
资源名：quicksort_matlab_快速排序 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的...
quickSort
泊停的博客
12-13 317
public class test3 { public static void main(String[] args) { int[] arr = { 49, 38, 65, 97, 23, 22, 76, 1, 5, 8, 2, 0, -1, 22 }; quickSort(arr, 0, arr.length - 1); Sy...
Quicksort
Nampy的博客
02-23 190
快速排序 快速排序演示 java public static void quicksort(int[] arr,int start,int end) { int low = start; //将低位标记至第一位 int high = end; //将高位标记在最后一位 int standard = arr[start];//默认取第一位作为标准值 if(start&lt...
quicksort
2201_75384019的博客
01-06 586
【代码】quicksort。
c++ 快速排序（QuickSort）
热门推荐
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
05-14 9万+
为了缓解最坏的情况，使用了各种技术，例如选择一个好的主元（例如，三的中位数）并使用随机算法（随机快速排序）在排序之前对元素进行混洗。分区的目标是将主元（可以选择任何元素作为主元）放置在已排序数组中的正确位置，并将所有较小的元素放在主元的左侧，将所有较大的元素放在主元的右侧。它不是稳定的排序，这意味着如果两个元素具有相同的键，在快速排序的情况下，它们的相对顺序将不会保留在排序的输出中，因为这里我们根据枢轴的位置交换元素（不考虑它们的原始位置）职位）。QuickSort 中的分区：将枢轴与 80 进行比较。
pyhton quicksort
RichardoMu的博客
04-13 316
pyhton quicksort def quicksort(array): if len(array) <= 1: return array flag = array[len(array)//2] left = [x for x in array if x < flag] right = [x for x in array if x > flag] middle = [x fo...
Quicksort快速排序
记录学习点滴
04-19 1114
快速排序中心思想 快速排序操作实现 快速排序中心思想 百度描述-> 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下 (1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 (2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 (3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大.
快速排序quickSort
weixin_47414034的博客
10-07 2368
所以当右边的数比pivot小的时候，此时右指针应该停下来，将右指针指向的值赋值给左指针指向的位置，nums[left]=nums[right]当左边的数比pivot大的时候，此时左指针应该停下来，将左指针指向的值赋值给右指针指向的位置nums[right]=nums[left]所以第一趟排序后的结果是15，21，12，43，60，52 选D。右边的数应该比pivot大，左边的数应该比pivot小。最后左右指针相遇，将pivot赋值给此时指向的位置。最后将pivot填到空的位置。
精选资源
CUDA-Quicksort:CUDA-Quicksort：快速排序算法的基于GPU的实现-开源
05-29
CUDA-quicksort 是一种基于 GPU 的快速排序算法实现。 CUDA-quicksort 旨在利用现代 NVIDIA GPU 的计算能力。 “文献中介绍了两种基于 GPU 的快速排序实现：GPU 快速排序，一种计算统一设备架构 (CUDA) 迭代实现，...
js代码-quickSort
07-15
在`quickSort`中，我们根据基准元素的新位置，对左右两个子序列递归调用`quickSort`。 `README.txt`文件可能包含对该代码的解释或使用说明，例如如何运行或测试代码，以及可能的注意事项和优化建议。 快速排序的...
randomized-quicksort
05-09
随机快速排序（Randomized Quicksort）是一种基于分治策略的高效排序算法，它是快速排序的一个变种。在快速排序的原始版本中，选择“枢轴”（pivot）元素是固定或预先确定的，而在随机化版本中，枢轴是通过随机选择...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
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）
最新发布
11-27
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”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
11-27
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
C++QuickSort排序
03-25
### C++ 中 QuickSort 排序算法的实现与用法 #### 1. 快速排序算法简介 快速排序是一种分治策略的高效排序算法，它通过选取一个基准值（pivot），将数据划分为两部分：一部分小于等于基准值，另一部分大于基准值。...
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