第十六周--验证算法(归并排序)

本文通过使用特定序列作为测试数据,演示并解释了归并排序算法的实现和工作原理,提供了完整的代码示例及运行结果,旨在帮助读者深入理解排序算法的核心思路。

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/*
 *Copyright (c) 2015 烟台大学计算机与控制工程学院
 *All right reserved.
 *标题:数据结构实践——验证算法 归并排序 
 *作者:杨珺
 *date:2015年12月14日
 *版本:V1.0.1
 *操作系统:XP
 *运行环境:VC6.0
 *问题描述:用序列{57, 40, 38, 11, 13, 34, 48, 75, 6, 19, 9, 7}作为测试数据,
 运行并本周视频中所讲过的算法对应 程序,观察运行结果并深刻领会算法的思路和实现方法
*/

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>
#define MaxSize 20
typedef int KeyType;    //定义关键字类型
typedef char InfoType[10];
typedef struct          //记录类型
{
    KeyType key;        //关键字项
    InfoType data;      //其他数据项,类型为InfoType
} RecType;              //排序的记录类型定义

void Merge(RecType R[],int low,int mid,int high)
{
    RecType *R1;
    int i=low,j=mid+1,k=0; //k是R1的下标,i、j分别为第1、2段的下标
    R1=(RecType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));  //动态分配空间
    while (i<=mid && j<=high)       //在第1段和第2段均未扫描完时循环
        if (R[i].key<=R[j].key)     //将第1段中的记录放入R1中
        {
            R1[k]=R[i];
            i++;
            k++;
        }
        else                            //将第2段中的记录放入R1中
        {
            R1[k]=R[j];
            j++;
            k++;
        }
    while (i<=mid)                      //将第1段余下部分复制到R1
    {
        R1[k]=R[i];
        i++;
        k++;
    }
    while (j<=high)                 //将第2段余下部分复制到R1
    {
        R1[k]=R[j];
        j++;
        k++;
    }
    for (k=0,i=low; i<=high; k++,i++) //将R1复制回R中
        R[i]=R1[k];
}

void MergePass(RecType R[],int length,int n)    //对整个数序进行一趟归并
{
    int i;
    for (i=0; i+2*length-1<n; i=i+2*length)     //归并length长的两相邻子表
        Merge(R,i,i+length-1,i+2*length-1);
    if (i+length-1<n)                       //余下两个子表,后者长度小于length
        Merge(R,i,i+length-1,n-1);          //归并这两个子表
}
void MergeSort(RecType R[],int n)           //自底向上的二路归并算法
{
    int length;
    for (length=1; length<n; length=2*length) //进行log2n趟归并
        MergePass(R,length,n);
}
int main()
{
    int i,n=10;
    RecType R[MaxSize];
    KeyType a[]= {57, 40, 38, 11, 13, 34, 48, 75, 6, 19, 9, 7};
    for (i=0; i<n; i++)
        R[i].key=a[i];
    printf("排序前:");
    for (i=0; i<n; i++)
        printf("%d ",R[i].key);
    printf("\n");
    MergeSort(R,n);
    printf("排序后:");
    for (i=0; i<n; i++)
        printf("%d ",R[i].key);
    printf("\n");
    return 0;
}


运行结果:

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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