快速排序

本文通过挖坑法形象地解释了快速排序的过程。首先选取数组中的第一个元素作为基准值,然后通过比较并交换的方式调整数组,使得小于基准值的元素位于其左侧,大于基准值的元素位于其右侧。最后递归地对左右两侧重复该过程,实现数组的快速排序。

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将整个过程类比为挖坑。
如将v1=arr[0]  视为将零号元素挖出  
快排的整个过程可以为:

首先将数组第一个挖出 给v1做基准值

1.high>low
2.a[high]与v1比较 如果小于它,则填入坑中 被挖出的形成新坑 向下执行  如果不小于则high-- 跳至2

3.a[low]与v1比较 如果大于它  填入新坑中  被挖出的形成新坑 向下执行   如果小于则low++ 跳转至3

4.跳至1

5.得到基准元素的位置 

6.进行基准元素左和右边迭代



void quickSort(int arr[],int low,int high)
{
int num = high - low;
int v1 = arr[low];
if (high > low)
{
while (low < high)
{
//从后找数填进坑
while(high>low&&v1 < arr[high])
{
high--;
}
if (low < high)
{
arr[low] = arr[high];
}
//从前找数填进坑
while(high>low&&v1 >= arr[low])
{
low++;
}
if (low < high)
{
arr[high] = arr[low];
}
}
arr[low] = v1;
quickSort(arr, 0, low - 1);
quickSort(arr, low+1, num );
}

}


int main()
{
int arr[] = { 16,51,2,28,34,43,15,69,77};
int n = sizeof(arr) / sizeof(int);
quickSort(arr, 0, n-1);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
printf("%d ", arr[i]);
}

    return 0;
}

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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