稳定排序(sort+结构体)

C++排序稳定性检测
本文介绍了一个使用C++实现的程序,该程序用于检测给定排序算法的稳定性。通过比较两个数组排序前后的姓名和成绩,判断排序是否稳定或者存在错误。文章提供了完整的代码示例。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 #include<string.h>
 4 using namespace std;
 5 struct stude
 6 {
 7     char a[100];
 8     int b;
 9     int l;
10 } stu[400],stu1[400];
11 bool nam(stude a,stude b)
12 {
13     if(a.b!=b.b)
14     return a.b>b.b;
15     else
16     return a.l<b.l; 
17 }
18 int main()
19 {
20     int n,k;
21     while(scanf("%d",&n)!=EOF)
22     {
23         k=0;
24         for(int i=0;i<n;i++)
25         {
26                 scanf("%s%d",&stu[i].a,&stu[i].b);
27                 stu[i].l=i;
28         }
29         for(int i=0;i<n;i++)
30             scanf("%s%d",&stu1[i].a,&stu1[i].b);
31             sort(stu,stu+n,nam);
32             for(int i=0;i<n;i++)
33             {
34                 if(strcmp(stu[i].a,stu1[i].a)!=0) 
35                   {
36                         k++;break;
37                   }
38             }
39             for(int i=0;i<n;i++) 
40             {
41                if(stu[i].b!=stu1[i].b)
42                   {
43                            k++;
44                            break;
45                   }
46             }
47                if(k==0) printf("Right\n");
48                else
49                {
50                   if(k==1) 
51                       printf("Not Stable\n");
52                   if(k==2) printf("Error\n");
53                    for(int i=0;i<n;i++)
54                        {
55                             printf("%s %d\n",stu[i].a,stu[i].b);
56                         }
57                }
58      }
59 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yexiaozi/p/5687014.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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