027day(简单排序的学习)

本文介绍了三种基本的排序算法:选择排序、插入排序和冒泡排序。通过具体的代码实现展示了每种算法的工作原理。选择排序通过反复查找未排序部分的最小值并将其置于已排序序列的末尾来完成排序;插入排序则通过将无序序列中的元素插入到已排序序列的适当位置来实现排序;冒泡排序则是通过不断比较相邻元素并交换它们的位置来达到排序的目的。

《2017年11月6日》【连续027天】

标题:简单排序的学习;

内容:A.观看MOOC10.4,10.5;

           B.例题:编程接受接受键盘输入的若干个整数,排序后从小到大输出。

先输入一个整数n,表明有n个整数需要排序,接下来再输入待排序的n个整数;

         (a).选择排序:先从n个元素中找到最小的放在第0个位置上,再从n-1个元素中找到最小的放在第1个位置上,..............直到所有元素就位;

void SelectionSort(int a[],int size)
{
    for(int i=0;i<size-1;++i){  
    int tmpMin = i;  //从i到size-1个元素中,最小 元素的下标; 
    for(int j=i+1;j<size;++j){
    if(a[j]<a[tmpMin])
        tmpMin =j;
    }
    int tmp =a[i];
    a[i]=a[tmpMin];
    a[tmpMin]=tmp;
    }  //将i位置上的元素换掉,并将换掉的元素挪后
}

   (b).插入排序:将整个数组a分为有序和无序,前者在左,后者在右;

开始时有序只有a[0];每次取出无序的第一个(最左边)元素,把它插入到有序部分的位置p上,p上原元素及其以后的有序部分都向右移动一个位置;直到无序无元素;

void InsertionSort(int a[] ,int size)
{
for(int i=1;i<size;++i){
for(int j=0;j<i;++j)
if(a[j]>a[i]){
int tmp =a[i];
for(int k=i;k>j;--k)
  a[k]=a[k-1];
  a[j]=tmp;
     break;
}
}
}

  (c).冒泡排序:将数组a分为有序和无序,前者在,后者在

开始时,数组只有无序;每次使无序部分最大的元素移动到有序部分第一个元素的左边。移动方法:依次比较相邻两个元素,前比后大,就交换他们的位置。直到无序无元素;

void BubbleSort(int a[],int size)
{
for(int i=size-1;i>0;--i){
for(int j=0;j<i;++j)
if(a[j]>a[j+i]){
int tmp =a[j];
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=tmp;
}
}
}

明日计划:简单了解时间复杂度,开始复习;

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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