快速排序

本文介绍了一个快速排序算法的具体实现过程,使用C/C++语言通过递归方式实现了快速排序,并给出了一组示例数据进行排序展示。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include "stdafx.h"

void fastRank(int arr[],int left,int right)
{
	int i = left;
	int j = right; 
	int key = arr[i];

	if (left < right)
	{
		while(i < j)
		{
			while (arr[j] > key && i < j)
			{		
				j--;
			}
			arr[i] = arr[j]; 

			while (arr[i] < key && i < j)
			{	
				i++;
			}
			arr[j] = arr[i];
		}
		arr[i] = key;
		fastRank(arr,left,i-1);
		fastRank(arr,j+1,right);
	}
}
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	const int nSize = 9;//数组大小;
	int arr[nSize] = {66,21,47,58,83,10,24,5,96}; //定义数组;
	fastRank(arr, 0, nSize - 1);
	//打印;
	for (int i = 0; i < nSize; i++)
	{
		printf("%d  ",arr[i]);
	}
	
	while (1)
	{
	}
	return 0;
}

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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