快排 和 堆排序算法的细节代码分析

本文介绍了两种常见的排序算法——快速排序与堆排序的具体实现方式。快速排序通过选取基准值来划分数组,堆排序则是利用堆结构进行排序,文中详细展示了这两种算法的代码实现过程。

快速排序
//选定一个值 将比这个值大的数放在右边 比这个值大的数放在左边

 public static void quick(int [] a , int left , int right ) {
        int low = left , hight = right;
        int temp = a[low] ;
        while (low < hight)  {
            while( low < hight && a[hight] >= temp) { hight --;}
            if(low < hight) { a[low ++ ] = a[hight] ; System.out.println(Arrays.toString(a) + " ["+low+"]" + " ["+hight+"]" );}// 将比temp小的数移到左边
            while( low < hight && a[low] <= temp ) { low ++ ; }                               // 此时记住hight 然后 row 开始比较
            if(low < hight) { a[hight --] = a[low] ; System.out.println(Arrays.toString(a) + " ["+low+"]" + " ["+hight+"]");}// 将比temp大的数移到右边
        }
        a[low]  = temp;
        System.out.println("+----");
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        System.out.println("_----");
        if(low>left) quick(a, left, low-1);
        if(low<right) quick(a, low+1, right);
    }

堆排序

构建堆

	//  从i节点开始调整,n为节点总数 从0开始计算 i节点的子节点为 2*i+1(左孩子),  2*i+2 (右孩子)  
	public static void  createMinHeap(int []a , int n, int i) {
		int index = i ;
		int temp =  a[index], j = 2 * index + 1;  ;  
		 
		int len = n; 
        while ( j < len ) {
        	
        	 if(j + 1 < len && a[j+1] < a[j]  ) { //在左右孩子中找最小的  
        		j ++ ;
        	 }
        	 
        	 // 如果 j > j+1 则  最小的比根节点大 就已经是一个最小堆啦
        	 if(a [j] >= temp ) {
        		break;
        	 } 
        	 
        	 a[index] = a[j]; //最小的放在根节点
        	 index = j;   //然后把a[j]作为根节点然后再进行遍历
        	 j = 2 * index + 1; // a[j]的 子节点是 2 * i + 1     2 * i + 2 
		}
		
       a[index] = temp;  //
	}

堆排序

	for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
		temp = a[0];
		a[0] = a[i];
		a[i] = temp;
		createMinHeap(a, i, 0);
	}

从小到大排序 则选择构建最大堆  从大到小排序 则选择构建最小堆  
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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