堆排序

本文详细介绍了堆排序算法的核心概念和技术实现细节。重点讲述了两种堆化方法及其时间复杂度,并通过具体的C语言代码示例展示了如何使用自底向上的方法进行堆化操作及排序过程。

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对于堆排序,有以下几点需要注意:

  1. 堆化操作。将数组堆化有两种方法:一种是依次插入数组中的元素,使其堆化,另一种是自底向上。由于我们知道全部的元素,此时选择自底向上的方法,其时间复杂度为O(n),插入法的时间复杂度为O(nlog(n))。
  2. 在堆化操作当中,核心部分是3个结点比大小,不断下塑,从而找到合适的位置存放违规的元素。
  3. 将堆有序化,方法是不断执行出堆操作。
附件:

void heap_shift_down(int *a, int hole, int size)
{
	int l = 2*hole + 1;
	int tmp = a[hole];
	while(l < size){
		if(l + 1 < size && a[l + 1] > a[l])
			l++;
		if(a[l] > a[hole]){
			a[hole] = a[l];
			hole = l;
			l = 2*hole + 1;
		}else{
			break;
		}
	}
	a[hole] = tmp;
}
void heap_sort(int *a, int size)
{
	//heapify
	int parent = (size - 2)/2;
	while(parent >= 0)
		heap_shift_down(a, parent--, size);
	//pop up
	while(size--){
		swap(a[0], a[size]);
		heap_shift_down(a, 0, size);
	}
}
int g_a[] = {13, 12 , 5, 6, 0, 2};
int main()
{

	heap_sort(g_a, sizeof(g_a)/sizeof(int));
	
	return 0;
}


本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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