排序算法-堆排序

参考链接:http://blog.youkuaiyun.com/morewindows/article/details/6709644

辅助函数:Swap和Print

code:

void Swap(int &a,int &b)
{
	int temp = a ;
	a = b;
	b = temp;
}
void Print(int *a,int n)
{
	for(int i = 0 ; i< n ; ++i)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<endl;
}

以小根堆为例

1.当有新节点加入时,如何保持堆性质:

思路:新节点会加入至堆的最后一个位置,为保持小根堆特性,应将新加入的节点上移至适当位置。

即将其不停与父节点比较,若其值小于父节点,则将其与父节点交换位置,直到当其值大于父节点时,小根堆性质得到保持,停止上升操作

code:

void MinHeapFixUp(int *a,int i)
{
	for(int j = (i - 1)/2 ; (j>= 0)&&(i!=0)&&a[j]>a[i] ; i = j , j = (i - 1) / 2)
		Swap(a[i],a[j]);
}
void MinHeapAddNum(int *a,int n,int nNum)
{
	a[n] = nNum;
	MinHeapFixUp(a,n);
}

2.当删除节点时,如何保持堆性质:

删除首节点,即将其与最后一个节点(a[n-1])互换位置,将节点数减一,对剩下n-1个节点重组

当最后一个节点被移至首节点时,为保持小根堆性质,应将其下沉至适当位置(即小于最小子节点的位置)。

code:

void MinHeapFixDown(int *a,int i,int n)
{
	int j,temp;
	j = 2 * i + 1;
	temp = a[i];
	while(j < n)
	{
		if(j + 1 < n && a[j] > a[j+1])
			j++;
		if(temp < a[j])
			break;

		a[i] = a[j];
		i = j;
		j = i * 2 + 1;
	}
	a[i] = temp;
}
void MinHeapDelNum(int *a,int n)
{
	cout<<a[0]<<" ";
	Swap(a[0],a[n-1]);
	MinHeapFixDown(a,0,n-1);
}

3.堆排序:

将一组数组组建成大小为n的堆,执行n次循环:互换首尾节点位置,输出尾节点(MinHeapDelNum中实现),数组大小减一,将数组重组成堆

code:

void HeapSort(int *a,int n,int *p)
{
	for(int i = 0 ; i < n ; ++i)
		MinHeapAddNum(a,i,p[i]);
	Print(a,5);
	for(int i = n ; i >= 1 ; --i)
		MinHeapDelNum(a,i);
}

main函数:

int main()
{
	int a[5] = {0};
	int p[5]= {4,3,1,8,5};

	HeapSort(a,5,p);
	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。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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