第十六周项目1-(7)验证算法归并排序

本文介绍了一种经典的排序算法——归并排序,并通过C语言实现了该算法。具体包括归并排序的基本思想、核心代码实现及其运行结果展示。通过对一组无序数据进行排序,验证了归并排序的有效性和正确性。

问题及代码:

/*     
* Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院     
* All rights reserved.     
* 文件名称:项目1.cpp     
* 作    者:李晓钰
* 完成日期:2016年12月16日     
* 版 本 号:v1.0     
     
* 问题描述:验证归并排序     
     
* 输入描述:无     
* 程序输出:测试数据     
*/  

归并排序代码:

#include <stdio.h>    
#include <malloc.h>    
#define MaxSize 20    
typedef int KeyType;    //定义关键字类型    
typedef char InfoType[10];    
typedef struct          //记录类型    
{    
    KeyType key;        //关键字项    
    InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType    
} RecType;              //排序的记录类型定义    
    
void Merge(RecType R[],int low,int mid,int high)    
{    
    RecType *R1;    
    int i=low,j=mid+1,k=0; //k是R1的下标,i、j分别为第1、2段的下标    
    R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));  //动态分配空间    
    while (i<=mid && j<=high)       //在第1段和第2段均未扫描完时循环    
        if (R[i].key<=R[j].key)     //将第1段中的记录放入R1中    
        {    
            R1[k]=R[i];    
            i++;    
            k++;    
        }    
        else                            //将第2段中的记录放入R1中    
        {    
            R1[k]=R[j];    
            j++;    
            k++;    
        }    
    while (i<=mid)                      //将第1段余下部分复制到R1    
    {    
        R1[k]=R[i];    
        i++;    
        k++;    
    }    
    while (j<=high)                 //将第2段余下部分复制到R1    
    {    
        R1[k]=R[j];    
        j++;    
        k++;    
    }    
    for (k=0,i=low; i<=high; k++,i++) //将R1复制回R中    
        R[i]=R1[k];    
}    
    
void MergePass(RecType R[],int length,int n)    //对整个数序进行一趟归并    
{    
    int i;    
    for (i=0; i+2*length-1<n; i=i+2*length)     //归并length长的两相邻子表    
        Merge(R,i,i+length-1,i+2*length-1);    
    if (i+length-1<n)                       //余下两个子表,后者长度小于length    
        Merge(R,i,i+length-1,n-1);          //归并这两个子表    
}    
void MergeSort(RecType R[],int n)           //自底向上的二路归并算法    
{    
    int length;    
    for (length=1; length<n; length=2*length) //进行log2n趟归并    
        MergePass(R,length,n);    
}    
int main()    
{    
    int i,n=10;    
    RecType R[MaxSize];    
    KeyType a[]= {9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};    
    for (i=0; i<n; i++)    
        R[i].key=a[i];    
    printf("排序前:");    
    for (i=0; i<n; i++)    
        printf("%d ",R[i].key);    
    printf("\n");    
    MergeSort(R,n);    
    printf("排序后:");    
    for (i=0; i<n; i++)    
        printf("%d ",R[i].key);    
    printf("\n");    
    return 0;    
}    

运行结果:


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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