Python快速排序

本文深入讲解了快速排序算法的实现原理及步骤,通过定义分区函数和递归调用来完成数组的排序过程。文章以Python代码为例,展示了如何选择枢轴元素,并通过快慢指针技巧进行元素交换,最终实现数组的高效排序。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/12/6 8:40
# @Author  : LiHongyv
# @File    : paixu.py
# @Software: PyCharm
def partition(arr, low, high):
    i = low - 1  # 最小元素索引,i是慢指针
    pivot = arr[high] #选取数组最后一个元素作为pivot

    for j in range(low, high):#j是快指针,终止位置在倒数第二个位置
        # 当前元素小于或等于 pivot
        if arr[j] <= pivot:
            i += 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
    return i + 1   #return的是原数组 pivot所在的下标

# arr[] --> 排序数组
# low  --> 起始索引
# high  --> 结束索引

# 快速排序函数
def quick_sort(arr, low, high):
    if low < high: #终止条件
        pivot_index = partition(arr, low, high)

        quick_sort(arr, low, pivot_index - 1)
        quick_sort(arr, pivot_index + 1, high)

#定义一个乱序arr并调用
arr = [10, 11, 8, 8, 9, 1, 5]
quick_sort(arr, 0, len(arr) - 1)
print("排序后的数组:")
for i in range(len(arr)):
    print(arr[i])

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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