14、排序算法全解析:从基数排序到快速排序

排序算法全解析:从基数排序到快速排序

在排序算法的世界里,有多种不同的方法可以对数组进行排序。本文将详细介绍几种常见的排序算法,包括基数排序、堆排序和快速排序,并提供相应的代码实现和复杂度分析。

1. 基数排序(Radix Sort)

基数排序是一种非比较性的排序算法,它可以在线性时间内对整数进行排序。与其他依赖于比较的排序算法不同,基数排序利用了整数的位置表示法。

1.1 工作原理

以数组 [88, 410, 1772, 20] 为例,基数排序的工作步骤如下:
1. 按个位数字划分桶 :将数组元素根据个位数字放入对应的桶中,然后按顺序清空桶,得到部分排序的数组 [410, 20, 1772, 88]
2. 按十位数字划分桶 :重复上述步骤,按十位数字划分桶,此时元素的相对顺序可能不变,但仍需继续检查其他位数。
3. 按百位数字划分桶 :对于没有百位数字的元素,将其百位数字视为 0。重新组装数组得到 [20, 88, 410, 1772]
4. 按千位数字划分桶 :最后按千位数字划分桶,得到最终排序的数组 [20, 88, 410, 1772]

当多个数字落入同一个桶中时,它们的相对顺序保持不变。

1.2 代码实现

以下是基数排序的 Swift 代码实现:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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