基数排序

以{53,542,003,063,014,214,154,748,616}为例:

看下面的图:

首先将所有待比较的数变为为统一位数长度,接着从最低位开始,依次进行排序。
1. 按照个位数进行排序。
2. 按照十位数进行排序。
3. 按照百位数进行排序。

那如何进行排序呢?sort?
不要,只需要用桶就可以了。
只需要将数字储存在桶里,进行一个类似于桶排的操作就可以了。
以个位为例子,053的个位为3,所以f[3]=053,以此类推。
很简单的是吧

接下来直接上代码了:
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
long long a[100001],n,b[10][100001],bj[100];
long long len_max() {//要循环几次 
    long long ans=0,l=0;
    for(long long i=1; i<=n; i++) {
        l=0;
        scanf("%lld",&a[i]);
        long long hhh=a[i];
        while(hhh>=1) {
            hhh/=10;
            l++;
        }
        if(l>ans)
            ans=l;
    }
    return ans;//返回最大的数字长度 
}
void print(){
    for(long long i=1;i<=n;i++)
        printf("%lld ",a[i]);//输出 
}
void sort(){
    long long d=1,k,ans=0,p=len_max();
    for(long long j=1;j<=p;j++){//循环p次 
        ans=0; 
        memset(b,0,sizeof(b));//将数字清零十分重要 
            for(long long i=1;i<=n;i++){
                k=(a[i]/d)%10;//求出位数上的值 
                bj[k]++;
                b[k][bj[k]]=a[i];//桶操作 
            }
            for(long long i=0;i<10;i++){
                int o=bj[i];
                while(bj[i]){
                    ans++;
                    a[ans]=b[i][o-bj[i]+1];//将桶的值赋给原数组 
                    bj[i]--;
                }
            }
            d*=10;//位数+1 
    }
}
int main() {
    scanf("%lld",&n);
    sort();
    print();
}
这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个人纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合人群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研人员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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