快速排序

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string>




////划分区间,找到最后元素的排序位置,并返回分割的点;
int Partition(int *R,int i,int j)
{
int pivot = R[i];
while(i < j)
{
while(i <j && R[j]>=pivot)///从右向左进行,找到第一个小于pivot的数并记为R[j]
j--;
if(i <j)
R[i++]=R[j];///相当于交换R【i】和R[J],然后I++;
while(i <j && R[i]<=pivot)
i++;
if( i<j )
R[j--]=R[i];///相当于交换R【i】和R[J],然后j++;
}
R[i] = pivot;
return i;
}


//排序的递归调用
void QuickSortRecursion(int *pData,int nBeging,int nEnd)
{
int i;
if(nBeging <nEnd-1)
{
i =Partition(pData,nBeging,nEnd);
QuickSortRecursion(pData,nBeging,i);
QuickSortRecursion(pData,i+1,nEnd);
}
}


void QuickSort(int *pData,int nLen)
{
QuickSortRecursion(pData,0,nLen);
}
int main()
{
int nData[8] = {49,38,65,97,76,13,27,49};
int i=0,len;
printf("排序前:\n");
for(i = 0;i <8;++i)
{
printf("%d ",nData[i]);
}
printf("\n");
QuickSort(nData,7);
printf("排序后:\n");
for(i = 0;i <8;++i)
{
printf("%d ",nData[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
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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