快速排序

呈现快速排序的三个不同版本,以最后一个主元素为元,以第一个元素为主元,随机主元。

1、以最后一个主元素为元

int partition(int *A, int p, int r);
void swap(int *a, int *b);

void quick_sort(int *A, int p, int r)  // 递归式---thomas
{
	int q;

	if ( p < r )
	{
		q = partition(A, p, r);
		quick_sort(A, p, q-1);
		quick_sort(A, q+1, r);
	}
}

void swap(int *a, int *b)
{
	int temp;

	temp = *a;
	*a = *b;
	*b = temp;
}

int partition(int *A, int p, int r)
{
	int key;
	int i, j;

	i = p - 1;
	key = A[r];

	for ( j = p; j < r; j ++ )
	{
		if ( A[j] < key )
		{
			i ++;
			swap(A+i, A+j);
		}
	}

	//i++;
	swap(A+i+1, A+r);

	return i+1;
}

2、以第一个元素为主元

int partition(int *A, int p, int r);
void swap(int *a, int *b);

void quick_sort(int *A, int p, int r)
{
	int q;

	if (p < r)
	{
		q = partition(A, p, r);
		quick_sort(A, p, q-1);
		quick_sort(A, q+1, r);
	}
}

void swap(int *a, int *b)
{
	int temp;
	
	temp = *a;
	*a = *b;
	*b = temp;
}

int partition(int *A, int p, int r)
{
	int key;
	int i, j;

	key = A[p];
	i = p;

	for (j = p + 1; j <= r; j++)
	{
		if (A[j] <= key)
		{
			i++;
			swap(A+i, A+j); //you can also use swap(&A[i], &A[j])
		}
	}

	swap(A+p, A+i);

	return i;
}

void print_arr(int *A, int n)
{
	int i;

	for (i = 0; i < n; i++)
		printf("%d \n", A[i]);
}


void main()
{
	int Array[5] = {1, 5, 2, 3, 7};

	//print_arr(Array, 5);

	quick_sort(Array, 0, 4);
	print_arr(Array, 5);

}	
3、随机主元

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int partition(int *A, int p, int r);
void swap(int *a, int *b);
int Random(int p, int r);

int Random(int p, int r)
{
	int ran_num;


	srand((unsigned)time(0));
	ran_num = rand() % (r+1-p) + p;

	return ran_num;
}


void quick_sort(int *A, int p, int r)
{
	int q;

	if (p < r)
	{
		q = partition(A, p, r);
		quick_sort(A, p, q-1);
		quick_sort(A, q+1, r);
	}
}

void swap(int *a, int *b)
{
	int temp;
	
	temp = *a;
	*a = *b;
	*b = temp;
}

int partition(int *A, int p, int r)
{
	int key, pivot;
	int i, j;

    pivot = Random(p, r);
	swap(A+p, A+pivot);

	key = A[p];
	i = p;

	for (j = p + 1; j <= r; j++)
	{
		if (A[j] <= key)
		{
			i++;
			swap(A+i, A+j); //you can also use swap(&A[i], &A[j])
		}
	}

	swap(A+p, A+i);

	return i;
}

void print_arr(int *A, int n)
{
	int i;

	for (i = 0; i < n; i++)
		printf("%d \n", A[i]);
}


void main()
{
	int Array[5] = {1, 5, 2, 3, 7};

	//print_arr(Array, 5);

	quick_sort(Array, 0, 4);
	print_arr(Array, 5);

}

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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