javascript 数组（补充） ——排序

最新推荐文章于 2024-07-02 01:05:46 发布
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博客介绍了数组排序相关内容，默认数组排序为字符串类型排序，按字母排序；若要对数字进行排序，则需要自定义一个比值函数。

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一、数组排序 默认为字符串类型的排序， 通过字母排序。

 

二、对数字进行排序， 需要自定义一个比值函数。

      

arr.sort(function(a, b){return a > b});//降序

arr.sort(function(a, b) {return a < b});//升序

 

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c语言数组选择排序例题,C语言数组排序——冒泡排序、选择排序、插入排序
weixin_36071371的博客
05-21 2160
一、冒泡排序原理解析：(以从小到大排序为例)在一排数字中，将第一个与第二个比较大小，如果后面的数比前面的小，则交换他们的位置。然后比较第二、第三个……直到比较第n-1个和第n个，此时，每一次比较都将较大的一个数往后移动，所以第n个数是所有数中最大的一个。之后再重复以上过程，直到将所有数据按从小到大顺序排列好。编程实现：通过两个嵌套的循环实现。外层循环执行一次，内层循环执行一遍。其中，内层循环控制比...
JavaScript 算法——排序算法之冒泡排序
weixin_44566194的博客
08-22 2494
冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法，可以把一系列的数据按照一定的顺序进行排列显示（从大到小或从小到大）。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
数组补充
weixin_44318477的博客
02-22 134
1.String[] args:主要用于我们在执行Java程序（java 字节码文件）中，可以指定一些参数 输入的值最后都会到args中，只不过输入的数是以字符串的形式出现的 通俗来说就像下面这个例子：我们在主函数中并没有输入，只是在字节码文件中输入了“one two there”直接输出args的长度，在没有输入这几个字符串之前，长度为0，输入之后长度变为了3；由此可见是将输入值传...
[js] 连续补充数组重排序
aefg95955的博客
04-05 93
# function dblLinear(n) { var temp = [1]; var y = 0, z = 0, j = 0, k = 0, ...
对二维数组从两个维度进行排序（Arrays.sort()方法使用Lambada表达式）
番茄炒蛋三分糖
09-03 1754
我们可以把 Lambda 表达式理解为是一段可以传递的代码（将代码作为实参）,也可以理解为函数式编程，将一个函数作为参数进行传递。​Lambda 表达式的主要作用就是可以用于简化创建匿名内部类对象，Lambda 表达式的代码块将会用于实现抽象方法的方法体，Lambda 表达式就相当于一个匿名方法。{ } 中部分，接收来自 ( ) 中的参数，完成一定的功能。可以看到，数组是先按照第二个维度排序的，当第二个维度的元素相等时，则按照第一个维度的元素进行排序。方法，传入参数，利用Lambada表达式进行判断。
使用lambda表达式对数组进行排序
wang_chaochen的博客
08-09 8317
最近做题，总是看到大佬们使用lambda表达式秀操作，之前一次周赛中，我疯狂排序hhh大佬一行代码5555~ 什么是lambda表达式？ Java Lambda表达式的一个重要用法是简化某些匿名内部类（Anonymous Classes）的写法。 实际上Lambda表达式并不仅仅是匿名内部类的语法糖，JVM内部是通过invokedynamic指令来实现Lambda表达式的。 可查看教程：lambda表达式 Lambda 表达式可用于匿名内部类的简化写法。 匿名内部类中最关键的内容是方法的参数，方法体，以及返
JavaScript数组去重——先排序再去重
qq_57130284的博客
12-14 505
【代码】JavaScript数组去重——先排序再去重。
JavaScript 数组排序——快速排序
m0_46441816的博客
06-24 410
数组中的快速排序就是取原始数组中的一个元素最为基点，小于基点的放在一个数组中，大于基点的放在一个数组中，无限循环，知道将数组分解到长度（length<1）停止 var arr = [12, 3, 569, 78, 0, -56, -56, -56, 1223, 11, 16, 13, 1]; function quickSort(arr) { if (arr.length < 1) return arr;分解数组，长度小于1的时候停止执行 var middle = pa...
JavaScript——数组的应用内排序
m0_73614626的博客
07-02 983
第一次交换前，最大的元素9的索引是0，第二次交换前，最大元素8的索引是2，第三次交换前最大元素6的索引是0，第四次交换前最大元素5的索引是1，第五次交换前最大元素2的索引是1，第六次交换前最大元素0的索引是0。原理：遍历数组，记录下最大元素的索引值，将最大的元素与数组最后一个元素交换，这样最大的元素到了索引值最大的地方，称为一趟选择排序。第二趟选择排序是在除了最后一个元素的数组中选择最大的元素，将它与索引值第二大的元素交换，结束后第二大的元素也到了最终的位置上。第四趟冒泡过程中，未发生元素的交换，结束。
JavaScript 数组排序——选择排序
m0_46441816的博客
06-24 329
选择排序原理： 第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置， 然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。 以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的排序方法。 简单的来说就是开始的时候定义一个最小（或最大）的值，然后利用循环依次和后边的元素进行比较，定义的最小值大于后边的元素，就保存它的元素和下标！ var arr = [12, 3, 569, 78, 0, -56, 1223, 11, 16,
JavaScript对象数组如何按指定属性和排序方向进行排序
01-19
引子 在以数据为中心的信息系统中，以表格形式展示数据是在...数据库层面实现多字段排序非常简单，使用SQL的排序指令“Order By”即可——Order By field1 asc, field2 desc, field3 asc — …。 应用程序层面是指Web应
javascript从入门到跑路—–小文的js学习笔记（10）——数组（一维数组、二维数组以及三维数组）和冒泡排序
01-08
javascript从入门到跑路—–小文的js学习笔记（1）———script、alert、document。write() 和 console.log 标签 … … javascript从入门到跑路—–小文的js学习笔记目录 ** 含义： 使用单独的变量名来存储一系列的...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
JavaScript数组随机排列误区与正确实现
"详解js数组的完全随机排列算法——揭示Array.prototype.sort的错误随机洗牌实现" 在JavaScript中，Array.prototype.sort方法常被误用作随机排列数组元素，尤其是在实现类似“洗牌”效果的场景中。然而，通过直接...
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