insert sorting

本文通过一个C语言程序示例展示了插入排序的基本实现过程。程序首先定义了一个整数数组,并使用简单的循环结构来完成排序操作。每轮外层循环都会将当前元素与已排序的部分进行比较并插入到合适的位置。

#include <stdio.h>

 

#define   LENGTH(s)   (sizeof(s)   /   sizeof(int))

 

int main(void) {

 

    int a[]= {5, 2, 4, 6, 7, 79, 87, 59, 40};

 

    printf("Array is ");

    int j = 0 ;

    for (; j < LENGTH(a) ; j++) {

        printf("%d , ", a[j]);

    }

    printf("/n");

 

    j = 1 ;

    for (; j < LENGTH(a) ; j++) {

        int i = 0;

        for (; i <= j; i++) {

            if (a[i] > a[j]) {

                int temp = a[i];

                a[i] = a[j];

                a[j] = temp;

            }

        }

    }

 

 

    printf("After insert sorting, Array is ");

    j = 0 ;

    for (; j < LENGTH(a) ; j++) {

        printf("%d , ", a[j]);

    }

    printf("/n");

 

    return 0;

}

第1关:实现直接插入排序 100 学习内容 参考答案 记录 评论63 任务描述 相关知识 编程要求 评测说明 任务描述 本关要求通过补全函数DirecInsSort来实现直接插入排序的功能。 相关知识 记号说明:a[k:r]是指序列a[k] a[k+1] a[k+2] … a[r]。 为了讨论简单,假设待排序的每个记录是一个整数,这个整数就是排序码。 直接插入排序:先将第一个记录看作是一个有序的记录序列,然后从第二个记录开始,依次将未排序的记录插入到这个有序的记录序列中去,直到整个文件中的全部记录排序完毕。 举例说明: 假设待排序的序列是:46,58,15,45,90,18,下面的描述中[ ]中的序列是有序序列,[ ]后面的记录是待排序的。排序过程是:i从1到n-1执行“将a[i]插入到a[0..i-1]得到从小到大的排列a[0..i]”。 示例过程如下: 初始a[0:0]是一个有序序列:[46] 58 15 45 90 18; 将a[1]插入a[0:0]得到a[0:1]:[46 58] 15 45 90 18; 将a[2]插入a[0:1]得到a[0:2]: [15 46 58] 45 90 18; 将a[3]插入a[0:2]得到a[0:3]: [15 45 46 58] 90 18; 将a[4]插入a[0:3]得到a[0:4]:[15 45 46 58 90] 18; 将a[5]插入a[0:4]得到a[0:5]:[15 18 45 46 58 90]; 将a[i]插入到a[0:i-1]得到a[0:i]的方法是: 首先将a[i]放入临时变量temp:temp = a[i]; 然后a[i-1],a[i-2],…依次与temp比较,若大于temp,则往后移动一个位置; 最后一个腾出的位置放置temp的值。 编程要求 本关的编程任务是补全 step1/direcInsSort.cpp 文件中的DirecInsSort函数,按照从小到大的排列顺序实现直接插入排序。 具体请参见后续测试样例。 本关涉及的代码文件 direcInsSort.cpp 的代码框架如下: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include"directInsSort.h" void DirecInsSort(int* a, int n) // direct insert sorting { int i, k; for (i=1; i<n; i++) { // 请在此添加代码,补全函数DirecInsSort /********** Begin *********/ /********** End **********/ } } void SortPrint(int* a, int n) { int i; printf("sort result:"); for (i=0; i<n; i++) printf("%d ", a[i]); printf("\n"); } 评测说明 本关的测试文件是 step1/Main.cpp ,测试过程如下: 平台编译 step1/Main.cpp ,然后链接相关程序库并生成 exe 可执行文件; 平台运行该 exe 可执行文件,并以标准输入方式提供测试输入; 平台获取该 exe 可执行文件的输出,然后将其与预期输出对比,如果一致则测试通过;否则测试失败。 输入输出格式说明 输入格式: 首先输入一个正整数n。 然后输入n个整数。 输出格式: 输出对n个整数从小到大排序的结果。 以下是平台对 step1/Main.cpp 的样例测试集: 样例输入: 5 45 78 2 34 90 样例输出: sort result:2 34 45 78 90
05-24
内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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