java基础之基本算法

1 选择排序
  原理:a 将数组中的每个元素,与第一个元素比较
          如果这个元素小于第一个元素, 就将这个
         两个元素交换.
       b 每轮使用a的规则, 可以选择出一个最小元素
        放到第一个位置.
       c 经过n-1轮比较完成排序

   简单说: 每轮选择最小的放到前面.

public class SelectionSort implements SortUtil.Sort {
    public void sort(int[] data) {
        int temp;
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            int lowIndex = i;
            for (int j = data.length - 1; j > i; j--) {
                if (data[j] < data[lowIndex]) {
                    lowIndex = j;
                }
            }
            SortUtil.swap(data,i,lowIndex);
        }
    }
}
      

2 冒泡排序
  原理: a 逐一比较数组中相邻的两个元素, 如果后面
         的数字小于前面的数字, 就交换先后元素.
       b 经过一个轮次的比较, 一定有一个最大的排
         在最后的位置.
       c 每次比较剩下的元素, 经过n-1次比较, 可以
         实现排序

  简单说: 比较交换相邻元素,每次最大的漂移到最后

public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{
    public void sort(int[] data) {
        int temp;
        for(int i=0;i<data.length;i++){
            for(int j=data.length-1;j>i;j--){
                if(data[j]<data[j-1]){
                    SortUtil.swap(data,j,j-1);
                }
            }
        }
    }
}
 

3 插入排序
  原理: a 将数组分为两部分, 将后部分的第一张逐一
         与前部分每一张比较, 如果当前元素小, 就
         一点被比较元素.

        b 找到合理位置插入

public class InsertSort implements SortUtil.Sort{
    public void sort(int[] data) {
        int temp;
        for(int i=1;i<data.length;i++){
            for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){
                SortUtil.swap(data,j,j-1);
            }
        }        
    }
}
快速排序:
public class QuickSort implements SortUtil.Sort{
    public void sort(int[] data) {
        quickSort(data,0,data.length-1);        
    }
    private void quickSort(int[] data,int i,int j){
        int pivotIndex=(i+j)/2;
        
//swap
        SortUtil.swap(data,pivotIndex,j); 
        int k=partition(data,i-1,j,data[j]);
        SortUtil.swap(data,k,j);
        if((k-i)>1) quickSort(data,i,k-1);
        if((j-k)>1) quickSort(data,k+1,j);  
    }

    private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {
        do{
           while(data[++l]<pivot);
           while((r!=0)&&data[--r]>pivot);
           SortUtil.swap(data,l,r);
        }
        while(l<r);
        SortUtil.swap(data,l,r);        
        return l;
    }
}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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