简易桶排序

简易桶排序算法解析与实现

看到这个排序,作者说是简易的,就当简易的看吧:

  嗯,一组数字进行排序,先初始化长度为,数组长度中最大元素的数字+1,比如1、2、3、4、5,就是要初始化0、1、2、3、4、5号桶,然后遍历数组,把数组中的元素如果出现过,就把我们初始化的数组所在ID的value设置为+1。最后,一个遍历就很清楚了,

  看看图:

  
  
 

  简单实现代码:

  

public static void main(String[] args) {
		
		int[] arrayNum={3,5,1,8,9,10,45,23,3};
		getNum(arrayNum);
	}
	
	public static void getNum(int[] ay){
		int[] myLength=new int[47];
		for(int i=0;i<myLength.length;i++){
			
			for(int j=0;j<ay.length;j++){
				if(i==ay[j]){
					myLength[i]+=1;
				}
				
			}
		}
		
		for(int g=0;g<myLength.length;g++){
		System.out.println(g+"<><><>"+myLength[g]);
		}
	}

 

 缺点就是,如果要排序的数组中的数字过大,那么要初始化的数组长度将会很大的...

 嗯,请看下节:冒泡

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值