归并排序

本文介绍了两路归并算法的基本思路与实现方法,通过动态分配辅助数组进行数据的合并操作,实现对数组的有效排序。文章包含完整的C语言代码示例。
两路归并算法

1、算法基本思路
 设两个有序的子文件(相当于输入堆)放在同一向量中相邻的位置上:R[low..m],R[m+1..high],先将它们合并到一个局部的暂存向量R1(相当于输出堆)中,待合并完成后将R1复制回R[low..high]中。

(1)合并过程
 合并过程中,设置i,j和p三个指针,其初值分别指向这三个记录区的起始位置。合并时依次比较R[i]和R[j]的关键字,取关键字较小的记录复制到R1[p]中,然后将被复制记录的指针i或j加1,以及指向复制位置的指针p加1。
 重复这一过程直至两个输入的子文件有一个已全部复制完毕(不妨称其为空),此时将另一非空的子文件中剩余记录依次复制到R1中即可。

(2)动态申请R1
 实现时,R1是动态申请的,因为申请的空间可能很大,故须加入申请空间是否成功的处理。

2、归并算法


#include <stdio.h>


void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[]);
bool MergeSort(int a[], int n);
void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[]);



void main()
{
	int a[]={49,38,65,97,76,13,27};
	MergeSort(a,7);
	for (int i=0;i<7;i++)
		printf("%5d",a[i]);
	printf("\n");
}





bool MergeSort(int a[], int n)
{
	int *pTempArray = new int[n];
	if (pTempArray == NULL)
		return false;
	mergesort(a, 0, n - 1, pTempArray);
	return true;
}
void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[])
{
	if (first < last)
	{
		int mid = (first + last) / 2;
		mergesort(a, first, mid, temp);    //左边有序
		mergesort(a, mid + 1, last, temp); //右边有序
		mergearray(a, first, mid, last, temp); //再将二个有序数列合并
	}
}
//将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。
void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[])
{
	int i = first, j = mid + 1;
	int m = mid,   n = last;
	int k = 0;
	
	while (i <= m && j <= n)
	{
		if (a[i] < a[j])
			temp[k++] = a[i++];
		else
			temp[k++] = a[j++];
	}
	
	while (i <= m)
		temp[k++] = a[i++];
	
	while (j <= n)
		temp[k++] = a[j++];
	
	for (i = 0; i < k; i++)
		a[first + i] = temp[i];
}


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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