希尔排序

本文详细介绍了希尔排序算法的实现原理及步骤,并通过一个具体的C语言示例展示了如何利用希尔排序法对数组进行排序。希尔排序是一种高效的插入排序变种,通过不断减小增量的方式将待排序数组分为多个子序列进行部分排序。
#include<stdio.h>
   //希尔排序法
   //希尔排序法又称缩小增量法,属于插入类排序,是将整个无序子序列分别进行插入排序的方法
   //先取一个整数d1<n,把所有序号相隔d1的数组元素放一组,组内进行直接插入排序;然后取d2<d1
   //重复上述分组和排序操作;直至di=1.即所有记录放进一个组中排序为止
   void shsort(int s[],int n)   //自定义函数shsort
   {
       int i,j,k,d;
       d=n/2;         //确定固定增量值
       while(d>=1)
       {
           for(i=d+1;i<=n;i++) //数组下标从d+1开始进行直接插入排序
           {
               s[0]=s[i];   //设置监视哨
               j=i-d;      //确定要进行比较的最右边的元素
               while((j>0)&&(s[0]<s[j]))
               {
                   s[j+d]=s[j];   //数据右移
                   j=j-d;        //向左移动固定增量的位置
               }
               s[j+d]=s[0];    //在确定的位置插入s[i]
               //测试
               printf("输出中间结果:\n");
               for(k=1;k<=10;k++)
                   printf("%5d",s[k]);
               printf("\n");
           }
           d=d/2;
       }
    }

   void main()
   {
       int a[11],i;
       printf("请输入10个整数:\n");
       for(i=1;i<=10;i++)
          scanf("%d",&a[i]);  //从键盘中输入十个数据
       shsort(a,10);
       printf("排序后的顺序是:\n");
       for(i=1;i<=10;i++)
          printf("%5d",a[i]);
       printf("\n");
   }

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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