插入排序

[昨天闲来无事,看了数据结构中排序的算法和大家分享一下:

[b]插入排序[/b]
插入排序就是在一个有序的序列中,插入一个数,这个序列照样有序。比如:一个序列1、3、5、7,当一个数字6插入此数列,插入到5和7之间,插入之后变成1、3、5、6、7.这就是插入排序。
当首先给你一个数列,让你排序,这个数列一般都是杂乱无序。由插入排序算法我们可以这样认为:第一个数默认有序,这个序列的第二个数和第一个比较,若是第二个比第一个小就交换位置,那么前两个就是有序的了。然后循环序列中的第三个数,第三个数首先和第二个比较,若是小于第二个,交换位置,大于在不换位置。再和第一个比较,若比第-个小,和第一个交换位置,若比第一个大,不变。一直这样循环下去,直至最后一个。

举个列子说明:
一个整数列7,5,3,1,
循环第一个数7:认为7是有序的,
循环第二个数5:子循环,因为5<7, 所以,循环第二个数是序列变为5、7、3、1,子循环结束
循环第三个数3:子循环,因为3<7,所以子循环第一次,序列变为5、3、7、1,然后3和5比,因为3<5,所以3和5交换位置,至此子循环结束,序列变为3、5、7、1.
依次类推。

代码如下:
public static void insertSort(int[] a){
int j;
for(int i=1;i<a.length;i++){
int tmp=a[i];
for(j=i;j>0&&tmp<a[j-1];j--){
a[j]=a[j-1];
}
a[j]=tmp;
}
}


因为我用的数组做的测试,所以参数是个整数数组。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配序、拥挤度计算蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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