冒泡排序算法

本文介绍了一个使用Java实现的冒泡排序算法。该算法通过比较相邻元素并交换位置来对整数数组进行排序。文中提供了完整的代码实现,包括生成随机数组、排序过程、验证排序正确性的方法。
 

import java.util.Random;

/**
 * Copyright 2015年5月2日 by 
 *
 * All Rights Reserved
 *
 * @Package 
 * @Title: BubbleSort.java
 * @author 
 * @date 2015年5月2日 上午9:53:17
 */
public class BubbleSort
{
    public static void main(String arg[])
    {
	int k = 0;
	while (k < 10000)
	{
	    BubbleSort bubbleSort = new BubbleSort();
	    int[] sortedArray = bubbleSort.createIntArrays(new Random(), 10);
	    // int[] sortedArray={783621832 ,-86041034
	    // ,1575632393,-625778470};//1575632393, 2064581627, -625778470
	    // ,1512449990 ,770640410 ,-1231559618};
	    System.out.println("\n 排序前的数组:");
	    bubbleSort.printArray(sortedArray);
	    int[] haveSoredArray = bubbleSort.sort(sortedArray);
	    System.out.println("\n 排序后的数组:");
	    bubbleSort.printArray(haveSoredArray);
	    if (bubbleSort.isSortedArray(haveSoredArray))
	    {
		System.out.println("\n 排序算法正确");
	    }
	    else
	    {
		System.err.println("\n 排序算法错误");
	    }
	    k++;
	}

    }

    private int[] sort(int[] sortedArray)
    {
	if (sortedArray == null || sortedArray.length <= 1)
	{
	    return sortedArray;
	}
	for (int index = 0, step = 0; step < sortedArray.length - index; index++)
	{
	    int max = sortedArray[0];
	    for (int nextIndex = 1; nextIndex < sortedArray.length - index; nextIndex++)
	    {
		int nextIndexValue = sortedArray[nextIndex];

		if (max > nextIndexValue)
		{
		    int temp = max;
		    sortedArray[nextIndex - 1] = nextIndexValue;
		    sortedArray[nextIndex] = temp;
		}
		else
		{
		    max = nextIndexValue;
		}

	    }

	}
	return sortedArray;
    }

    private boolean isSortedArray(int[] test)
    {
	int i = 0;
	int j = 1;
	while (j < test.length)
	{
	    if (test[i] > test[j])
	    {
		System.out.println("\n 前一个值:" + test[i] + "大于" + "后一个值:"
			+ test[j]);
		return false;
	    }
	    i++;
	    j++;
	}
	return true;
    }

    private int[] createIntArrays(Random random, int size)
    {
	int[] intArray = new int[size];
	for (int i = 0; i < intArray.length; i++)
	{
	    intArray[i] = random.nextInt();
	}
	return intArray;

    }

    private void printArray(int[] t)
    {
	System.out.println("array size is: " + t.length + " values are:");
	for (int i : t)
	{
	    System.out.print(i + " ");
	}
    }

}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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