快速排序

本文探讨了在快速排序算法中,如何通过随机选择切分元素避免在处理有序或逆序数组时效率降低的问题。示例代码展示了如何在Python中实现随机化快速排序,以提高算法在各种输入情况下的性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

挖坑填数+分治法

(针对特殊测试用例:顺序数组或者逆序数组)一定要随机化选择切分元素(pivot),否则在输入数组是有序数组或者是逆序数组的时候,快速排序会变得非常慢(等同于冒泡排序或者「选择排序」);

class Solution:
    def sortArray(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        def Adjustarray(nums,i,j):
            idx = random.randint(i,j)   #随机选取基准
            nums[i],nums[idx] = nums[idx],nums[i]
            pos = nums[i]
            while i<j:
                while i<j:   #从后往前
                    if pos>nums[j]:
                        nums[i]=nums[j]
                        break
                    else:
                        j-=1
                while i<j:   #从前往后
                    if pos<nums[i]:
                        nums[j]=nums[i]
                        break
                    else:
                        i+=1
            nums[i]=pos
            return i

        def quicksort(nums,l,r):
            if l<r:
                i = Adjustarray(nums,l,r)
                quicksort(nums,l,i-1)
                quicksort(nums,i+1,r)
        quicksort(nums,0,len(nums)-1)
        return nums

在这里插入图片描述

class Solution:
    #快速排序 从小到大
    #若x+y<y+x 则x<y
    #若x+y>y+x 则x>y
    #比较大小采用字符串比较,从高位开始按ascii值比较
    def minNumber(self, nums: List[int]) -> str:
        def quicksort(l,r):
            if l>=r:
                return
            i,j=l,r
            pos=strs[i]   #将l位置元素作为基准 [i]挖坑
            while i!=j:
                while i!=j:
                    if strs[j]+pos<pos+strs[j]:    #strs[j]<pos 则strs[j]前移到[i]位置
                        strs[i]=strs[j]    #[i]填坑 [j]挖坑
                        i+=1                      
                        break
                    else:
                        j-=1    #向前搜索
                while i!=j:
                    if strs[i]+pos>pos+strs[i]:    #strs[i]>pos 则strs[i]前移到[j]位置
                        strs[j]=strs[i]     #[j]填坑 [i]挖坑
                        j-=1
                        break
                    else:
                        i+=1    #向后搜索
            strs[i]=pos     #至此,从l到i-1<i<从i+1到r
            quicksort(l,i-1)  #分治
            quicksort(i+1,r)
        
        strs = [str(num) for num in nums]
        l,r=0,len(nums)-1
        quicksort(l,r)

        return ''.join(strs)
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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