排序算法(重温基础排序算法,C语言)

本文深入讲解了三种排序算法:冒泡排序、快速排序和归并排序。每种算法都通过C语言实现,详细展示了排序过程,包括算法的基本思想、代码实现及运行结果,帮助读者理解排序算法的工作原理。

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1.冒泡排序

#include<stdio.h>

void sort_bubble(int arr[],int length){

	for(int i=0;i<length;i++){
		printf("before times sort: %d\n",i);
		for(int k = 0 ;k<length;k++){
			printf("%d\n", arr[k]);
		}
		for(int j=0;j<length-i-1;j++){
			int tmp;
			if(arr[j] < arr[j+1]){
				tmp = arr[j+1];
				arr[j+1] = arr[j];
				arr[j] = tmp;
			}

		}
		
		printf("after times sort: %d\n",i);
		for(int k = 0 ;k<length;k++){
			printf("%d\n", arr[k]);
		}
	}
}
int main(){
	int arr[5] = {13,2,4,3,14};
	
	int length = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
	printf("start: \n");
	for(int k = 0 ;k<length;k++){
		printf("%d\n", arr[k]);
	}
	sort_bubble(arr,length);
	printf("result:\n");
	for(int i = 0 ;i<length;i++){
		printf("%d\n", arr[i]);
	}
	return 0;
}

2.快速排序

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int* sort_fast(int arr[],int length){
	if(length <= 1){
		return arr;
	}
	int left_num = 0;
	int right_num = 0;
	for(int i=1;i<length;i++){
		//arr[0] 为基准数字
		if(arr[0] > arr[i]){
			left_num ++;
		}else{
			right_num ++;
		}
	}
	int *left_arr,*right_arr;
	left_arr = (int*)malloc(sizeof(int)*left_num);
	//left_arr = (int*)calloc(left_num,sizeof(int));
	right_arr = (int*)malloc(sizeof(int)*right_num);
	//right_arr = (int*)calloc(right_num,sizeof(int));
	int j=0,k=0;
	int base_num = arr[0];
	printf("sort start... length %d base_num %d\n",length,base_num);
	for(int i=1;i<length;i++){
		if(base_num > arr[i]){
			left_arr[j++] = arr[i];
			printf("left %d\n", arr[i]);
		}else{
			right_arr[k++] = arr[i];
			printf("right %d\n", arr[i]);
		}
	}
	left_arr = sort_fast(left_arr,left_num);
	right_arr = sort_fast(right_arr,right_num);

	int *total_arr;
	int total_num = left_num+right_num;
	total_arr = (int*)malloc(sizeof(int)*total_num);
	int index = 0;
	for(int i=0;i<left_num;i++){
		total_arr[index++] = left_arr[i];
	}
	printf("left_num %d\n", index);
	printf("base_num %d\n", base_num);
	total_arr[index++] = base_num;

	for(int i=0;i<right_num;i++){
		total_arr[index++] = right_arr[i];
	}
	free(left_arr);
	free(right_arr);
	printf("finnal...\n");
	for(int i=0;i<length;i++){
		printf("%d\n", total_arr[i]);
	}
	return total_arr;
}
int main(){
	int arr[5] = {13,2,4,3,14};
	
	int length = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
	printf("start: \n");
	for(int k = 0 ;k<length;k++){
		printf("%d\n", arr[k]);
	}
	int *new_arr = (int*)malloc(sizeof(int)*length);
	new_arr = sort_fast(arr,length);
	printf("result:\n");
	for(int i = 0 ;i<length;i++){
		printf("%d\n", new_arr[i]);
	}
	return 0;
}

3.归并排序

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
void merge(int arr[],int left,int mid,int right){
	int *tmp_arr;
	int tmp_num = right - left + 1;
	tmp_arr = (int*)malloc(sizeof(int)*tmp_num);

	int i=left,j=mid+1,k=0;
	while(i<=mid && j<=right){
		if(arr[i] < arr[j]){
			tmp_arr[k++] = arr[i++];
		}else{
			tmp_arr[k++] = arr[j++];
		}
	}
	while(i<=mid){
		tmp_arr[k++] = arr[i++];
	}
	while(j<=right){
		tmp_arr[k++] = arr[j++];
	}
	printf("sort after... left %d mid %d right %d\n",left,mid,right);
	for(i=left,j=0;i<=right;i++,j++){
		arr[i] = tmp_arr[j];
		printf("%d\n", arr[i]);
	}
	free(tmp_arr);
}
void sort_merge(int arr[],int left,int right){
	if(left < right){
		int mid;
		mid = floor((left+right)/2);
		printf("sort start... left %d mid %d right %d\n",left,mid,right);
		for(int i=left;i<=right;i++){
			printf("%d\n", arr[i]);
		}
		sort_merge(arr,left,mid);
		sort_merge(arr,mid+1,right);
		merge(arr,left,mid,right);
	}
}
int main(){
	int arr[5] = {13,2,4,3,14};
	
	int length = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
	printf("start: \n");
	for(int k = 0 ;k<length;k++){
		printf("%d\n", arr[k]);
	}
	sort_merge(arr,0,length - 1);
	printf("result:\n");
	for(int i = 0 ;i<length;i++){
		printf("%d\n", arr[i]);
	}
	return 0;
}
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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