快速排序

本文详细介绍了快速排序算法的基本思想和实现步骤。通过选取基准值将序列分为左右两部分,确保左侧序列的所有元素都不大于右侧序列,进而实现序列的整体排序。

快速排序的思想是把一个序列分割成两个有序的序列,然后再结合起来,就完成了排序。

那么如何分割呢?如何保证结合起来之前两个序列都有序了呢?

最简单的方法就是要保证前面的序列的值全部小于或者大于后面的序列。

这里我们按递增排序。即左序列所有的值要全部小于右序列的值。

左序列大于右序列如何判断呢?

最简单的方法就是让这两个序列对一个数进行比较,如果左序列小于或等于这个数,而且右序列大于这个数,问题就解决了。

这个数从哪里来呢?当然是从我们的序列里面来。

现在问题简单了,序列变成了左序列+比较数(包含在左序列中)+右序列。

为了方便起见,左序列从序列左边开始,右序列从序列的右边开始,开始两个序列都是空的。

首先从序列中找一个数作为比较数,由于是无序的,通常选择第一个数作为比较数。

此时,很显然第一个数即使左序列的第一个元素,也是比较数,右序列的第一个数为序列的最右边的数。

左序列和右序列与比较数作比较,如果元素小于或等于比较数,加入到左序列;如果元素大于比较数加入到右序列。

void quicksort(int a[],int left,int right)
{
	if (left>=right)return ;
	int j ,i,key;
	i=left;j=right;key=a[i];
	while(i<j)
	{
		while(i<j&&a[j]>key)j--;
		if (i<j) a[i++]=a[j];
		while (i<j&&a[i]<key)i++;
		if (i<j) a[j--]=a[i];
	}
	a[i]=key;
	if (l<i-1)
		quicksort(a,left,i-1);
	if (i+1<h)
		quicksort(a,i+1,right);

}

  

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/273809717/archive/2013/01/08/2851477.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。
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