快速排序

本文介绍了快速排序算法。其基本思想是选关键数据,将比它小的放左边、大的放右边,再对左右部分重复操作。还给出了一趟快速排序的算法步骤,进行了程序实现,并指出快速排序不是稳定的排序算法,相同值相对位置可能变动。

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快速排序

难度:★★★☆☆

基本思想

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据(下面代码中排列第一个元素作为这个数),然后将所有比它小的数都放到它左边,所有比它大的数都放到它右边,这个过程称为一趟快速排序。然后对左边和右边进行相同操作。

一趟快速排序的算法是:
1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;
2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];
3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j–),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]的值交换;
4)从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于key的A[i],将A[i]和A[j]的值交换;
5)重复第3、4步,直到i=j; (3,4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到符合条件的值,进行交换的时候i, j指针位置不变。另外,i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。

程序实现
public class QuickSort {
    public static void main(String[] args) {
        int array[] = {1, 3, 5, 4, 0, 6, 3, 4, 8, 5, 1};
        System.out.println("排列前:");
        for (int a : array) {
            System.out.print(a + " ");
        }
        QuickSortSart(array, 0, array.length-1);
        System.out.println("排列后:");
        for (int a : array) {
            System.out.print(a + " ");
        }
    }

    public static void QuickSortSart(int arr[], int low, int high) {
        int l = low;
        int h = high;
        int povit = arr[low];

        while (l < h) {
            while (l < h && arr[h] >= povit) {
                h--;
            }

            if (l < h) {
                arr[l] = arr[h];
                l++;
            }

            while (l < h && arr[l] <= povit) {
                l++;
            }

            if (l < h) {
                arr[h] = arr[l];
                h--;
            }
        }
        arr[l] = povit;
        if (l - 1 > low) QuickSortSart(arr, low, l - 1);
        if (h + 1 < high) QuickSortSart(arr, h + 1, high);
    }
}

排序算法稳定性

如果一个无序的序列里有两个相等的数据,在排序之后与之前的前后关系一定一样,那么就是稳定的排序,反正不稳定。快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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