数据结构之归并排序---by JAVA

本文介绍了一种常用的排序算法——归并排序的实现方法,并通过Java代码详细解析了其工作原理。文章重点讲解了如何通过递归分解数组进行排序,以及合并过程中如何保持数据的有序性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


import java.util.Arrays;

/**
 * 	题:实现归并排序
 * 	描述:将含有n个元素的待排序表看成n个单位元素个数的子表,两两归并排序,得到n/2(取整)个长度为2或者1的有序表
 * 	再两两归并,知道合并成一个长度为n的有序表
 *  */
public class MergeSort {
	

	public static void merge (int[] arr, int low, int mid, int high) {
		
		int[] temp = new int[arr.length];					//	建立一个与arr同长的空数组
		int i = low;
		int j = mid + 1;
		int k = 0;
		for (i = low, j = mid + 1, k = i;
		 i <= mid && j <= high ; k++) {						//	k从i开始	
			if (arr[i] <= arr[j]) {							//	比较子表左右两边的元素
				temp[k] = arr[i++];							//	将较小的值赋值给temp
			}else {
				temp[k] = arr[j++];
			}
			System.out.println(Arrays.toString(temp));
		}
		
		while (i <= mid) {									//	左边子表没有检测完,将剩余元素复制到temp
		temp[k++] = arr[i++];
		System.out.print("tempM : " + k + " ");
		System.out.println(Arrays.toString(temp));
	}

	while (j <= high) {										//	右边子表没有检测完,将剩余元素复制到temp
		temp[k++] = arr[j++];
		System.out.print("tempH : " + k + " ");
		System.out.println(Arrays.toString(temp));
	}
	
		for(int m = low;  m <=  high;  m++) {				//	每次要将数组中相应位置的的变化传递给原数组
	        arr[low] = temp[m];								//  arr要从子序列的low开始,而temp要从0
	    }															
		System.out.println(Arrays.toString(arr));		
	}
	
	/**
	 * 	分解数组
	 * 	对于递归调用的还不是很熟
	 * @param arr		 原数组
	 * @param low	(子)序列最左边的序号
	 * @param high	(子)序列最右边的序号
	 */
	public static void mergeSort (int[] arr, int low, int high) {
		
		if (low < high) {
			int mid = (low + high)/2;
			mergeSort(arr,low, mid);
			mergeSort(arr,mid + 1, high);
			merge(arr, low, mid, high);
		}
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		int x[] = {6, 5, 4, 3, 2, 1, 11, 8, 9, 13, 0};
		mergeSort(x, 0, x.length - 1);
		System.out.println(Arrays.toString(x));
	}
}
  • 总结:
  • 1、对于归并排序理解的还不是很清楚;
  • 2、具体实现中考虑的不全,比如只考虑到将子序列中较小的部分复制,忽略了没有检测的部分;
  • 3、对于递归调用的顺序没太理解,mergeSort()方法中的执行顺序不熟悉;
  • 4、不太会用调试;
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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