冒泡排序

冒泡排序是一种基础排序算法,适用于初学者。它通过不断比较和交换元素来确保正确排序。在n个元素中,冒泡排序最多需要进行n-1趟比较。本文介绍了冒泡排序的工作原理,并提供了C++实现的示例代码,适用于VS2013平台。

       冒泡排序是最基础的一种排序方式,也是初学者必须要掌握的排序方法之一。它的工作原理主要是重复地走过待排序的列表,每次比较两个元素,如果它们的顺序位置不对,则互换两个元素的位置,直到没有一对元素的位置可换,即排序成功。它每次比较都可以确定一个最大(从小到大排序)或者确定一个最小的元素(从大到小),因此可以循环n-1趟即可对n个元素成功进行排序。仔细分析如下:

     第一趟,从第一个元素,直到最后一个元素,每两个元素进行比较,得到最大的元素在最后一个位置(从小到大);

     第二趟,从第一个元素,直到倒数第二个元素(最后一个元素是最大的),得到次最大的元素;

    。。。。。。

     第n-1趟,从第一个元素,到第2个元素进行比较,这样全部数据都排序有序。

核心比较代码如下:

for (i = 0; i < n - 1; i++)//趟数,一共是N-1趟
    {
        for (j = 0; j < n - 1 - i; j++)//每次进行比较的次数
        {
            if (a[j] > a[j + 1])//交换两个数的
            {
                int tmp = a[j];
                a[j] = a[j + 1];
                a[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }
         冒泡排序是一种稳定的排序(如果两个数相同,不改变它们原来的顺序)。时间复杂度为O(n2),属于交换排序,需要一个辅助存储。

下面是整个完整的程序,运行平台vs2013。

#include<iostream>
using namespace std;
//功能:数组输出
//入参:数组指针,数组的长度
void printArray(int *a, int len)
{
    if (a == NULL || len <= 0)
    {
        return;
    }
    int i;
    for (i = 0; i < len; i++)
    {
        cout << a[i] << "  ";
    }
    cout << endl;
}
//冒泡核心算法
void BubbleSort(int *a, int n)
{
    if (a == NULL || n <= 1)
    {
        return;
    }
    int i, j;
    for (i = 0; i < n - 1; i++)
    {
        for (j = 0; j < n - 1 - i; j++)
        {
            if (a[j] > a[j + 1])
            {
                int tmp = a[j];
                a[j] = a[j + 1];
                a[j + 1] = tmp;
            }
        }
    }
}
void main()
{
    int a[] = { 23, 45, 91, 2, 45, 98, 12 };
    int len = sizeof(a) / sizeof(a[0]);//数组的长度
    printArray(a,len);//输出原数组
    BubbleSort(a, len);//数组排序
    printArray(a, len);
    system("pause");
}
共同学习,一起进步!如有不足之处,请指出,谢谢!

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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