快速排序算法

本文详细介绍了快速排序算法的实现方式,并通过代码示例展示了其递归过程。此外,还探讨了一种特殊的三路快速排序算法,该算法特别适用于元素只有三种可能值的情况,如0、1、2的数组排序。

快速排序算法


堆排序和快速排序可以说是面试排序最容易考到的点了,本着非常应试的目的,温习一下快排的想法。

public static void quickSort(int []num,int start,int end)
	{
		if(start>=end) return;
		int key=num[start];
		int low=start,high=end;
		while(low<high)
		{
			while(low<high&&num[high]>=key) high--;  //填坑法
			if(low<high) num[low]=num[high];
			while(low<high&&num[low]<=key) low++;
			if(low<high) num[high]=num[low];			
		}
		num[low]=key;
		quickSort(num,start,low-1);
		quickSort(num,low+1,end);
	}

三路快速排序


今天做题遇到了这个算法,太神奇了。直接上题,记录一下

题目:给出一个仅包含0,1,2的数组,请对数组进行排序。要求仅使用常数空间的一趟扫描

class Solution {
    public void sortColors(int[] nums) {
        int l=-1,r=nums.length,i=0;
        while(i<r)
        {
            if(nums[i]==0) 
                swap(nums,++l,i++);
            else if(nums[i]==1)
                i++;
            else if(nums[i]==2)
                swap(nums,i,--r);
        }
    }
    public static void swap(int[]nums,int a,int b)
    {
        int temp=nums[a];
        nums[a]=nums[b];
        nums[b]=temp;
    }
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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