(11)冒泡排序

本文介绍了一段使用C++实现的冒泡排序算法,包括定义控制台应用程序的入口点,利用冒泡排序对数组进行升序排列,并通过随机数生成数组元素,最后输出排序后的数组。

// sf9.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//http://blog.youkuaiyun.com/sunboyiris

#include "stdafx.h"
#include "iostream"
#include "time.h"
using namespace std;
#define MAX 1000
#define SWAP(x,y) {int t;t=x;x=y;y=t;}
void bubblesort(int []);//冒泡排序
void bubblesort(int num[])
{
	int i,j,k,f=1;
    for(i=0;(i<MAX-1)&&(f==1);i++)
	{
	f=0;
	for(j=0;j<MAX-i-1;j++)
	{
	if(num[j+1]<num[j])
	{
	SWAP(num[j+1],num[j]);
	flag=1;
	}	
	}
	}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int num[MAX]={0};
	int i;
	srand(time(NULL));
	for(i=0;i<MAX;i++)
	{	num[i]=rand()%100;}

	bubblesort(num);
	for(i=0;i<MAX;i++)
	{	cout<<num[i]<<" ";}
	return 0;
}


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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