java排序

[color=blue][size=small][b]冒泡排序、选择排序和快速排序:[/b][/size][/color]

package com.fatedgar.other;

public class Sort {

public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int a[] = { 12, 23, 435, 6, 2, 4, 543, 226, 595};
long startB=System.currentTimeMillis();
BubbleSort(a);
long endB=System.currentTimeMillis();
System.out.println("");
long startC=System.currentTimeMillis();
ChoiceSort(a);
long endC=System.currentTimeMillis();
System.out.println("");
long startQ=System.currentTimeMillis();
quick(a);
long endQ=System.currentTimeMillis();
System.out.println("");
//如果把上面的int[] a的内容复制个很多遍后,测试发现选择排序时间最快,冒泡排序第二,花时间最长的是快速排序
System.out.println("冒泡排序花的时间"+(endB-startB));//109
System.out.println("选择排序花的时间"+(endC-startC));//94
System.out.println("快速排序花的时间"+(endQ-startQ));
}

/**
* 冒泡排序
* 冒泡排序是一种简单的交换类排序。其基本思路是,从头开始扫描待排序的元素,
* 在扫描过程中依次对相邻元素进行比较,将关键字值大的元素后移。每经过一趟排序后,
* 关键字值最大的元素将移到末尾,此时记下该元素的位置,下一趟排序只需要比较到此位置为止,
* 直到所有元素都已有序排列。一般地,对n个元素进行冒泡排序,总共需要进行n-1趟。第1趟需要比较n-1次,
* 第2趟需要比较n-2次,......第i趟需要比较n-i次。
*
* 冒泡排序算法的运作如下:
* 1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。
* 2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。
* 3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
* 4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
*
* @param list
*/
public static void BubbleSort(int[] list){
int temp;
for(int i=0;i<list.length;i++){//趟数[n-1]
for(int j=0;j<list.length-i;j++){//次数
try {
if(list[j]>list[j+1]){
temp=list[j];
list[j]=list[j+1];
list[j+1]=temp;
}
} catch (ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
// TODO: handle exception
}
}
}
for (int i = 0; i < list.length; i++) {
System.out.print(list[i] + " ");
}
}
/**
* 选择排序
* 选择排序是只有在确定了最小的数据之后,才会发生交换。
* 第i趟简单选择排序是指通过n-i次关键字的比较,
* 从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i个记录进行交换。
* 先临时记录其位置,只有在一趟循环完以后确定了最小的数据,才会发生交换。
* @param list
*/
public static void ChoiceSort(int[] list){
for(int i=0;i<list.length;i++){
int min =i;//将当前下标定义为最小值下标
for(int j=i+1;j<list.length;j++){
if(list[min]>list[j]){//如果有小于当前最小值的关键字
min=j;//将此关键字的下标赋值给min
}
}
if(min!=i){//若min不等于i,说明找到最小值,交换
int temp=list[min];
list[min]=list[i];
list[i]=temp;
}
}
for (int i = 0; i < list.length; i++) {
System.out.print(list[i] + " ");
}
}


/**
* 快速排序是对冒泡排序的一种改进。
* 它的基本思想是:通过一躺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,然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序,
* 整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
* 三个指针: 第一个指针称为pivotkey指针(枢轴),
* 第二个指针和第三个指针分别为left指针和right指针,
* 分别指向最左边的值和最右边的值。left指针和right指针从两边同时向中间逼近,
* 在逼近的过程中不停的与枢轴比较,将比枢轴小的元素移到低端,将比枢轴大的元素移到高端,
* 枢轴选定后永远不变,最终在中间,前小后大。
* 最坏情况的时间复杂度为O(n2),最好情况时间复杂度为O(nlog2n)。
* @param list
* @param left
* @param right
*/
public static void quick(int[] list) {
if (list.length > 0) { //查看数组是否为空
QuickSort(list, 0, list.length - 1);
}
for (int i = 0; i < list.length; i++) {
System.out.print(list[i] + " ");
}
}
public static void QuickSort(int [] list,int left,int right){
if(left<right){
int low=left;
int high=right;
int temp=list[left];
while(low<high){
while (low<high && list[high]>temp){
high--;
}
list[low]=list[high];
while(low<high && list[low]<temp){
low++;
}
list[high]=list[low];
}
list[low]=temp;
QuickSort(list,left,low-1);
QuickSort(list,low+1,right);
}
}

}

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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