快速排序

本文详细介绍了一种高效的排序算法——快速排序。通过递归的方式将数组分成较小的部分,并使用枢轴来重新排列元素,确保所有左侧元素小于枢轴,右侧元素大于枢轴。文章提供了完整的快速排序实现代码,包括分区函数和主要的排序过程。

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//快速排序


//交换数组中array[low,high]的记录,使枢轴左边的元素都小于枢轴,右边的元素都大于枢轴
int Partition(int *array,int low,int high)
{
 //以第一个元素为轴
 array[0] = array[low];//用子表的第一个记录作为枢轴记录
 while ( low < high )
  //从表的两端交替地向中间扫描
 {
  while( low < high &&  array[high] > array[0])
  {
   --high;
  }
  array[low] = array[high];
  //将比枢轴小的记录移到低端
  while( low < high && array[low] < array[0] )
  {
   ++low;
  }
  array[high] = array[low];
  //将比枢轴大的记录移到高端
 }
 array[low] = array[0];//枢轴归位
 return low;//返回枢轴位置
}

 

 

//快速排序
void QSort(int * array,int low,int high)
{
 if( low < high)//长度大于1
 {
  int pivotloc = Partition(array,low,high); 
  //将表L一分为二
  QSort(array,low,pivotloc-1);
  //对低子表递归排序
  QSort(array,pivotloc+1,high);
  //对高子表递归排充
 }

}

 


//注意第一个元素的特殊性,既下标为0的
void main()
{
 int array[] ={-1,5,7,6,3,2,1,9,10};
 QSort(array,1,sizeof(array)/sizeof(int)-1);
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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