快速排序算法(Java实现)

本文介绍了一个简单的快速排序算法实现过程,通过递归的方式对数组进行排序,并提供了完整的Java代码示例。

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package com.yq;

/**
 * 快速排序算法
 * @author yuanqiao
 *
 */
public class Quik {
	/**
	 * 快速排序算法
	 * @param arr  需要排序的int数组
	 * @param low  需要排序的最小索引
	 * @param high 需要排序的最大索引
	 */
	public void sort(int[] arr,int low,int high){
		if(low<0){
			return;
		}
		if(high>arr.length-1){
			return;
		}
		if(low>=high){
			return;
		}
		int l=low;
		int h=high;
		int key=arr[low];
		while(l<h){
			while(l<h&&key<=arr[h]){    //如何后面的值不大于等于key,那么只是索引减小
				h--;
			}
			
			if(l<h){
				//如果l的索引还是小于h,说明此时arr[l]>arr[h],需要交换位置了。
				//可以取巧,减少交换次数,因为key已经是一个固定值了。
				arr[l]=arr[h];
				l++;
			}
			
			while(l<h&&arr[l]<=key){
				l++;
			}
			if(l<h){
				arr[h]=arr[l];
				h--;
			}
			arr[l]=key;      //最后直接赋值就搞定了
		}
		for(int i=0;i<arr.length;i++){
			System.out.print(arr[i]);
			if(i<arr.length-1){
				System.out.print(",");
			}
		}
		System.out.println("\n");
		if(low<l-1){   //如果low还是小于l-1需要对子序列进行递归排序
			sort(arr,low,l-1);      
		}
		if(h+1<high){  //同理,如果high试试大于h+1的话,需要对右边的序列进行递归排序。
			sort(arr,h+1,high);
		}
	}
	
	
	public static void main(String[] args) {
//		int[] arr=new int[]{6,10,3,9};
		int[] arr=new int[]{6,4,10,3,5,9};
		new Quik().sort(arr, 0, arr.length-1);
		
		
//		结果如下:
//		5,4,3,6,10,9
//
//		3,4,5,6,10,9
//
//		3,4,5,6,10,9
//
//		3,4,5,6,9,10
	}
}

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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