第四章 常用算法——排序

本文介绍了几种常见的排序算法,包括冒泡排序、直接插入排序及快速排序等。文章详细阐述了这些算法的工作原理及其特点,例如冒泡排序通过不断交换相邻元素来实现排序,而快速排序则采用分治思想,选取基准值进行左右子序列划分。

排序概述:









常用算法:

1.冒泡排序属于交换排序,相比较的2个数在满足条件时会交换位置

算法描述:

对待排序序列从后向前进行不断扫描,当发现相邻的2个记录后者大于前者时,将这2个记录交换,完成了本次的所有扫描后,再重复上述步骤直到记录结尾。这样,小的记录就逐渐从后向前移动,最终完成排序。


冒泡排序的数据在排序完成之前都是待排序序列的,在排序过程中没有已排序和未排序的概念。



2.直接插入排序

算法描述:

 利用现有已排序序列,不断从未排序序列取出数据存入变量key,接着在已排序序列从后向前扫描,将大于key的已排序元素向后移动为最新元素提供插入空间,并插入该数据(key),从而不断构建已排序序列,最终使数据完成排序。 


2.冒泡排序


3.快速排序

快速排序是对冒泡排序的一种改进,同时也是一种非稳定算法。

快速排序的思想是,以一个序列的某一个元素为基准值,然后序列中比它小的元素,形成新的子序列,放在元素的左边,同样地,比它的值大的子序列放在元素的右边,再对两个子序列递归进行建立子序列的操作,直到子序列中只有一个元素,此时排序工作大功告成。


注:排序中关键字是只当前拿出来排序的那个值,也就是临时变量,它所占用的内存大小就是算法所需要的辅助空间的大小。


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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