计数排序

像冒泡,选择,插入,堆,归并,希尔,快速 排序,这些是基于比较的 排序
而计数排序,桶排序,基数排序 这些都不是基于比较的排序,采用的思想是 以空间换时间
下面来介绍一下计数排序

  • 计数的排序的核心思想

    • 通过统计每个整数在序列中出现的次数,进而推导出每个整数在有序序列中的索引

    因为要计算出排完顺序后 每个整数的最大位置,所以需要开辟一个数组进行存储

    • 数组的长度 : 最大值 - 最小值
    • 数组的定义 : 每个整数 - 最小值 就得到这个整数的索引
    • 数组的值 : 排完顺序后 整数的最大位置
        //计算出最大值和最小值
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int member : sortMembers) {
            max = Math.max(member, max);
            min = Math.min(member, min);
        }

        //定义记录每个整数 在排完序的位置
        int[] counts = new int[max - min + 1];

        //先统计每个整数出现的次数
        for (int member : sortMembers) {
            ++counts[member - min];
        }

        //计算出每个整数 得出他的最大位置
        for (int i = 1; i < counts.length; i++) {
            counts[i] += counts[i - 1];
        }

根据他的位置 安排放入到结果数组中

        //定义一个记录排完序的数组
        int[] result = new int[sortMembers.length];

        //为了排序的稳定性 从右往左遍历sortMembers
        for (int i = sortMembers.length - 1; i >= 0; i--) {
            //找到他对应的索引
            // counts[sortMembers[i] - min] - 1 记录到结果数组中
            result[counts[sortMembers[i] - min] - 1] = sortMembers[i];
            //索引减一
            --counts[sortMembers[i] - min];
        }

        return result;

所以整体代码

/**
 * 计数排序
 */
public class CountSort {
    /**
     * 计数排序实现
     *
     * @param sortMembers 需要排序的数组
     * @return
     */
    public static int[] countSort (int[] sortMembers) {
        if (sortMembers.length < 2) return sortMembers;

        //计算出最大值和最小值
        int max = Integer.MIN_VALUE;
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int member : sortMembers) {
            max = Math.max(member, max);
            min = Math.min(member, min);
        }

        //定义记录每个整数 在排完序的位置
        int[] counts = new int[max - min + 1];

        //先统计每个整数出现的次数
        for (int member : sortMembers) {
            ++counts[member - min];
        }

        //计算出每个整数 得出他的最大位置
        for (int i = 1; i < counts.length; i++) {
            counts[i] += counts[i - 1];
        }

        //定义一个记录排完序的数组
        int[] result = new int[sortMembers.length];

        //为了排序的稳定性 从右往左遍历sortMembers
        for (int i = sortMembers.length - 1; i >= 0; i--) {
            //找到他对应的索引
            // counts[sortMembers[i] - min] - 1 记录到结果数组中
            result[counts[sortMembers[i] - min] - 1] = sortMembers[i];
            //相对位置减一
            --counts[sortMembers[i] - min];
        }

        return result;
    }

标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
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