插入排序

(1)主要思想:

一、将包含n个记录的待排文件分为两部分,一部分为已排好序的,另外一部分为无序的,把待排文件的第一个记录作为有序的部分,第一个记录之后的都作为无序部分;

二、通过两次循环,第一次循环与问题规模有关,进行n-1次,第一次循环,从第二个记录开始,首先构建一个副本将其存储,然后通过第二个循环寻找待插入记录的插入位置(比较大小,当待插入的记录关键值小于有序部分的记录时,要继续比较,当大于时,直接不改变位置),最后将开始构建的副本插入到找到的位置,此时,前边两个记录看做有序部分,其余为无序的,依次第三、四个记录,循环下去,直至到文件的最后一个记录,接着第二次循环,重复上述过程直至整个文件的记录均为有序。

(2)代码   

#include<stdio.h>

void InsertSort(int a[], int len)

{

         int i, j, k;

         int temp;

         for (i=1; i<len; i++)

         {

                   temp= a[i];   //待插入的元素

                   for (j=i-1; j>=0 && temp<a[j]; j--)

                            a[j+1]= a[j];  //寻找插入已排序列的位置

                   a[j+1]= temp; //插入待排元素

         }

}

void main()

{

         int a[]={2,6,7,4,8,1,9,0,3,5};

         int len = 10;

         InsertSort(a,10);

         for (int i=0;i<len; i++)

                   printf("%d ",a[i]);

         printf("\n\n");

}

(3)算法分析

时间复杂度:平均复杂度O(n^2)

空间复杂度:O(1),用来记录待插入的元素

(4)该算法为稳定排序

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值