Algorithm(三):快速排序

本文详细介绍了快速排序算法的基本思想及优化方法,并通过C++代码实现了一个改进的partition函数,减少了排序过程中的交换操作次数,提高了算法效率。

快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。


c++代码实现

int partition(int* array, int left, int right)
{
	int index = left;
	int pivot = array[index];
	swap(array[index], array[right]);

	for (int i=left; i<right; ++i)
	{
		// ascending sort
		if (array[i] < pivot)
		{
			swap(array[index++], array[i]);
		}
	}

	swap(array[right], array[index]);
	// index is pivot's position in array
	return index;
}

void qsort(int* array, int left, int right)
{
	if (left >= right)
	{
		return;
	}

	int index = partition(array, left, right);
	qsort(array, left, index - 1);
	qsort(array, index + 1, right);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
	int arr[] = { 23, 24, 1, 3, 32 };

	qsort(arr, 0, 4);

	for (int i=0; i<5; ++i)
		cout << arr[i] << "	";
	cout << endl;

	system("pause");

	return 0;
}


改进的partition函数,每次分治逻辑中减少一次交换操作

int partition(int* array, int left, int right)
{
	int index = left + 1;
	int pivot = array[left];

	for (int i=left + 1; i<=right; ++i)
	{
		// ascending sort
		if (array[i] < pivot)
		{
			swap(array[index++], array[i]);
		}
	}

	swap(array[left], array[index - 1]);
	// index is pivot's position in array
	return index - 1;
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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