快速排序-quicksort

友链:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42060896/article/details/88168462?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

 

 找一个基准数p(默认区间内的第一个数为基准数,再不断更新基准数),以p为基准,把区间分为小于p和大于p的两个子区间,然后分别在两个子区间再找一个中间大的基准数,再次分成两个区间.....直到子区间长度为1时停止

 

void quicksort(int a[],int x,int y)
{
    int p=a[x];
    int l=x,r=y;
    if(l>r)
        return;
    while(l<r)
    {
        while(l<r&&a[r]>=p)//这两个while的顺序不能换,否则会错
            r--;
        while(l<r&&a[l]<=p)
            l++;
    //以上两个while循环执行的目的是把[min,中间大的数]放在左边子区间,把[中间大,max]放在右边子区间
  
        int temp;//不符合分配条件的就交换
        temp=a[l];
        a[l]=a[r];
        a[r]=temp;
    //交换之后的a[l]自然就是区间中间大的数
    }
    //更新基准数p,为下一次排序准备
    int temp;
    temp=p;
    p=a[l];
    a[l]=temp;
    quicksort(a,x,l-1);
    quicksort(a,l+1,y);
    
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/-citywall123/p/10516878.html

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值