C——冒泡、选择、插入排序的实现

本文详细介绍了三种经典的排序算法:插入排序、选择排序和冒泡排序。通过具体的代码实现展示了每种算法的工作原理,并提供了直观易懂的例子帮助理解。适合初学者入门及进阶学习。

插入排序

for (int i = 1; i < N; i++){
    insertArray(array1, i, array1[i]);
// 把值key插入到前n个数已经排好序的数组arr中
void Insert(int arr[],int n,int key)
{
    for (int i = n-1; i >= 0; i--)
    {
        if (key > arr[i])
        {
            arr[i+1] = key;
            break;
        }
        else
        {
            arr[i + 1] = arr[i];
            arr[i] = key;
        }
    }

}

选择排序

void Select(int arr[], int n)
{
    int k;
    int t;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {   
        k = i;
        for (int j = i + 1; j < n; j++)
        {
            if (arr[j] < arr[k])
                k = j;
            if(k!=i)
            {
                t = arr[i];
                arr[i] = arr[k];
                arr[k] = t;
            }
        }
    }
}

冒泡排序

void Bubble(int arr[], int n)
{
    int t;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        for (int j = 0; j < n-i-1; j++)
        {
            if (arr[j] > arr[j + 1])
            {
                t = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = t;
            }
        }
    }
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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