堆排序之java

堆排序算法详解

堆排序原理:将待排序的数组构造成一个大顶锥,整个数组的最大值就是堆顶的根节点。将她移走(其实就是将其与堆数组的末尾元素交换,此时末尾元素就是最大值),然后将剩余的n-1个元素重新构造成一个堆,这样就会得到n个元素中的次大值,如此反复,便能得到有序数组了。

 

//第一个for循环是将待排序数组构建成一个大顶锥

//第二个for循环是将每个最大值的根节点(就是第一个元素)与末尾元素交换,然后再调整其成为大顶锥

//数组第一个元素不是要比较的元素,但可以是数组的元素数。

public static void heapSort(int []arr)

       {

           int i;

           for(i=(arr.length-1)/2;i>0;i--)           i从第一个非叶节点开始

              heapAdjust(arr,i,arr.length-1);

          

           for(i=arr.length-1;i>1;i--)

           {

              swap(arr,1,i);

              heapAdjust(arr,1,i-1);

           }

       }

 

//将每个非叶子节点当做根节点,把其和其子树调整成大顶锥

// h是对应的小顶点,m是对应的最后一个元素。

       private static void heapAdjust(int[] arr, int h, int m) {

           int temp=arr[h];

 

           for(int j=2*h;j<=m;j*=2)

           {

              if(j<m&&arr[j]<arr[j+1])

                  ++j;                           // j是两者中较大值的下标

              if(temp>=arr[j])

                  break;

              arr[h]=arr[j];

              h=j;

           }

 

           arr[h]=temp;

       }

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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