数据结构-08 基本排序算法01

本文介绍了三种经典的排序算法:冒泡排序、选择排序和插入排序,并通过实例代码展示了每种算法的工作原理。冒泡排序通过重复遍历要排序的数组,比较每对相邻项并交换顺序不当的项来实现排序。选择排序通过不断找到剩余未排序部分的最小值并将其放置在已排序部分的末尾来完成排序。插入排序则是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

一,冒泡排序

冒泡排序算法是最慢的排序算法之一,之所以叫冒泡排序是因为使用这种排序算法排序时,数据值会像气泡一样从数组的一端漂

浮到另一端。


        var data = [72,54,58,30,31,78,2,77,82,72];
        var length = data.length;
        for(var i=0;i<length-1;i++){
          for(j=i+1;j<length;j++){
              if(data[i]>data[j]){
                  var buffer = data[i];
                  data[i] = data[j];
                  data[j]=buffer;
              }
          }

        }

二,选择排序

选择排序从数组的开头开始,将第一个元素和其他元素进行比较。检查完所有元素后,最小的元素会被放到数组的第一个位置,然后算法会从第二个位置继续。这个过程一直进行,当进行到数组的倒数第二个位置时,所有的数据便完成了排序。

选择排序会用到嵌套循环。外循环从数组的第一个元素移动到倒数第二个元素;内循环从第二个数组元素移动到最后一个元素,查找比当前外循环所指向的元素小的元素。每次内循环迭代后,数组中最小的值都会被赋值到合适的位置。


var data = [72,54,58,30,31,78,2,77,82,72];
        var length = data.length;
        var min ;
        for(var i=0;i<=length-2;i++){
            min = i;
          for(j=i+1;j<=length-1;j++){
             if(data[min]>data[j]){
                 min = j;
             }
          }

          var buffer = data[i];
            data[i] = data[min];
            data[min]=buffer;
        }

        console.log(data);

三,插入排序

插入排序类似于人类按数字或字母顺序对数据进行排序。例如,让班里的每个学生上交一张写有他的名字、学生证号以及个人简介的索引卡片。学生交上来的卡片是没有顺序的,但是我想让这些卡片按字母顺序排好,这样就可以很容易地与班级花名册进行对照了。

我将卡片带回办公室,清理好书桌,然后拿起第一张卡片。卡片上的姓氏是Smith。我把它放到桌子的左上角,然后再拿起第二张卡片。这张卡片上的姓氏是Brown。我把Smith移右,把Brown 放到Smith 的前面。下一张卡片是Williams,可以把它放到桌面最右边,而不用移动其他任何卡片。下一张卡片是Acklin。这张卡片必须放在这些卡片的最前面,因此其他所有卡片必须向右移动一个位置来为Acklin 这张卡片腾出位置。这就是插入排序的排序原理。

        var data = [72,54,58,30,31,78,2,77,82,72];
        var length = data.length;

        for(var i=1;i<length;i++){
            while(i-1>=0&&data[i]<data[i-1]){
                    var temp =data[i];
                     data[i] = data[i-1];
                     data[i-1]=temp;
                i--;
            }
        }

        console.log(data);


【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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