冒泡排序

最新推荐文章于 2025-07-29 06:00:00 发布
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我已经一年没敲过代码了，最近发现忘了好多，所以赶紧把还记得的记录一下。

冒泡排序原理：相邻的2个元素两两比较，小的往前，大的往后。

代码：有时间我补上

冒泡排序（超详细）
hcz666的博客
06-11 39万+
1、什么是冒泡排序？ 冒泡排序的英文Bubble Sort，是一种最基础的交换排序。之所以叫做冒泡排序，因为每一个元素都可以像小气泡一样，根据自身大小一点一点向数组的一侧移动。 冒泡排序的原理： 每一趟只能确定将一个数归位。即第一趟只能确定将末位上的数归位，第二趟只能将倒数第 2 位上的数归位，依次类推下去。如果有 n 个数进行排序，只需将 n-1 个数归位，也就是要进行 n-1 趟操作。 而 “每一趟 ” 都需要从第一位开始进行相邻的两个数的比较，将较大的数放后面，比较完毕之后向后挪一位继续比较下面
C语言—冒泡排序
xianming_flag的博客
11-30 23万+
C语言排序算法-冒泡排序 从键盘输入的10个整数按从小到大的顺序排序后输出 #include<stdio.h> void main() { int n[10] = { 25,35,68,79,21,13,98,7,16,62 };//定义一个大小为10的数组 int i, j, temp; for (i = 1; i <= 9; i++)//外层循环是比较的轮数，数组内有10个数，那么就应该比较10-1=9轮 { for (j = 0; j <= 9 - i; j++)
C语言——冒泡排序
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记录学习点滴
03-13 47万+
冒泡排序的原理是：从左到右，相邻元素进行比较。每次比较一轮，就会找到序列中最大的一个或最小的一个。这个数就会从序列的最右边冒出来。 以从小到大排序为例，第一轮比较后，所有数中最大的那个数就会浮到最右边；第二轮比较后，所有数中第二大的那个数就会浮到倒数第二个位置……就这样一轮一轮地比较，最后实现从小到大排序。 代码如下 #include<stdio.h> void BBsort(int arr[], int size) { int j,i,tem; for (i = 0; i ..
C语言冒泡排序
小S的博客
04-29 9万+
冒泡排序？不难，这篇就够了！ for(int i=0;i
十大排序算法详解（一）冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、希尔排序
HK的博客
06-27 18万+
冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、希尔排序
冒泡排序详解
ElvInR的博客
05-19 1922
冒泡排序规律探究和思路总结，详细分析冒泡排序的基本操作、实现细节、优化方案和模板。最后总结提炼冒泡排序算法的知识点。
冒泡排序讲解
2301_81831423的博客
01-10 2463
冒泡排序是一种通过比较和交换相邻元素来实现排序的算法。它的名称来源于算法执行时较大的元素逐步“冒泡”到数组末尾的过程。每一轮排序中，算法会从头到尾比较相邻的元素，并根据它们的大小决定是否交换，直至所有元素按升序排列。冒泡排序虽然不是最优的排序算法，但它是学习编程逻辑和算法思想的一个重要起点。通过冒泡排序，初学者可以掌握排序的基本思路，并为进一步学习更复杂的排序算法（如快速排序、归并排序）打下坚实基础。
C++冒泡排序
肩上风骋的博客
11-21 2557
引言 冒泡排序作为排序中一个比较重要的方法，这里做一些简单的记录。 示例 本例中将一组数据2，4，3，8，5按照从小到大的顺序进行冒泡排序。首先说一下，冒泡排序是怎么排序的：将数组中相邻的两个元素进行比较，按照排序的要求（从小到大或者从大到小），不符合排序要求的相邻两个元素进行交换，第一趟相邻元素之间两两比较，直到倒数第二个元素与最后一个元素比较后，第一趟比较结束，然后从第一个元素开始相邻两个元素之间比较，直到倒数第二个元素与倒数第一个元素比较后，第二趟比较结束，以此类推，总共执行n-1趟。以上可以从左边开
冒泡排序：最直观的排序方法
从不水文，坚持创作，加油
07-29 8995
本文全面介绍了冒泡排序算法。冒泡排序通过反复比较和交换相邻元素逐步将最大元素"浮"到数组末尾，其核心是嵌套循环结构。文章详细解析了标准实现代码、逐步排序过程，并提出了两种优化方法：提前终止和双向冒泡（鸡尾酒排序）。性能分析显示其时间复杂度通常为O(n²)，优化后最好情况可达O(n)，空间复杂度为O(1)，且具有稳定性。虽然效率不高，但冒泡排序因其简单直观的特点，特别适合算法教学和小规模数据排序。文章建议实际开发中优先使用语言内置的高效排序函数。
VisualBasic程序设计 形考任务二实验3冒泡排序程序.zip
05-24
**冒泡排序是一种基础但重要的排序算法，常用于教学和理解排序原理。在Visual Basic (VB)编程环境中，实现冒泡排序可以帮助初学者掌握基本的编程逻辑和控制结构。** 冒泡排序的基本思想是通过重复遍历待排序的序列...
冒泡排序练习题1
08-08
冒泡排序是一种基础的排序算法，它通过重复遍历待排序的序列，比较相邻的元素并根据需要交换它们，直到序列变得有序。本题涉及多个关于冒泡排序及其变种的应用题目。 1. 第一段代码段是冒泡排序的一个简化版本，只...
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冒泡排序 的动态演示 动画 C++写
10-29
冒泡排序是一种基础且经典的排序算法，它通过不断交换相邻的逆序元素来逐步排序一个序列。在本项目中，我们将深入探讨C++如何实现冒泡排序的动态演示动画。这个程序不仅会进行排序，还会以动画的形式展示排序的过程...
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TIA博途-冒泡排序SCL算法-全局FC库文件-V15版本.zip
01-02
在本文中，我们将深入探讨TIA博途中的冒泡排序SCL算法以及如何在全局FC（功能块）库文件中实现这一算法。TIA博途是西门子的一款集成自动化软件，广泛应用于PLC（可编程逻辑控制器）编程，而SCL是一种高级编程语言，...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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