内部排序算法之二【改进的冒泡算法,鸡尾酒算法】

本文介绍了一种改进型冒泡排序——鸡尾酒排序,通过双向循环提高排序效率。文章详细解释了鸡尾酒排序的基本思想,并给出了具体的Java代码实现。

1.1. 基本描述
        元素个数为n的数组,需要按照由小到大的顺序进行元素排序。


1.2. 算法分析 
        鸡尾酒排序的基本思想:将冒泡排序的单向循环改进为双向循环。对比冒泡排序,在某些情况下排序效率会好一些,最坏情况下跟冒泡排序一样,但时间复杂度也为O(n^2),是稳定排序。


1.3. 代码实现

public class CockTailSort {
	public static void main(String[] args) {
		Integer[] unSortedArr = new Integer[]{10,8,9,7,5,6,4,3,2,1};
		
		int leftIndex = 0;                       // 左向循环起始位置
		int rightIndex = unSortedArr.length - 1; // 右向循环起始位置
		boolean leftToRight = true;              // 循环方向
		while (leftIndex < rightIndex) {
			if (leftToRight) {
				// 从左到右,依次比较大小,排序完得到该趟排序右边最大值(unSortedArr[rightIndex])
				for (int i = leftIndex; i < rightIndex; i++) {
					if (unSortedArr[i] > unSortedArr[i + 1]) {
						unSortedArr[i] = unSortedArr[i] ^ unSortedArr[i + 1];
						unSortedArr[i + 1] = unSortedArr[i] ^ unSortedArr[i + 1];
						unSortedArr[i] = unSortedArr[i] ^ unSortedArr[i + 1];
					}
				}
				rightIndex --;
				leftToRight = false;
			} else {
				// 从右到左,依次比较大小,排序完得到该趟排序左边最小值(unSortedArr[leftIndex])
				for (int j = rightIndex; j > leftIndex; j--) {
					if (unSortedArr[j - 1] > unSortedArr[j]) {
						unSortedArr[j - 1] = unSortedArr[j - 1] ^ unSortedArr[j];
						unSortedArr[j] = unSortedArr[j - 1] ^ unSortedArr[j];
						unSortedArr[j - 1] = unSortedArr[j - 1] ^ unSortedArr[j];
					}
				}
				leftIndex ++;
				leftToRight = true;
			}
		}
		
		StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
		for (int k = 0; k < unSortedArr.length; k++) {
			stringBuffer.append(unSortedArr[k]).append(" ");
		}
		System.out.println(stringBuffer.toString());
	}
}


通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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