排序之插入排序

排序之插入排序

简介:

插入排序就是:把每一个元素都插入到合适的位置,从第二个开始,依次插入到已经排序的数组中。类似于玩扑克的排火车。

思路:

1.首先一个for,i从1到n-1,把每一个target放入合适的位置。
2.接下来就是插入每一个值了,这里有两个条件,首先下标得大于0吧,不能越界,其次假设要排升序,那么这个值如果大于target,就需要向后移动了(插入排序是向后移动一个位置),然后如此进行,之后将target放到插入的位置就完成了。
这里放入一个图是《挑战程序设计竞赛2》中的可以方便理解。
在这里插入图片描述

代码

class Solution {
    public int[] sortArray(int[] nums) {
        int target,j;
        for(int i = 1;i < nums.length;i++){
            target = nums[i];
            j = i - 1;
            //从目标值前一个开始向后移动
            while(j >= 0 && nums[j] > target){
                nums[j+1] = nums[j];
                j--;
            }
            nums[j+1] = target;  
            //这里j+1才是要插入的位置因为多执行了一次j--;
        }
        return nums;
    }
}
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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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