排序

1、冒泡排序
// 将数组中最大或者最小值元素后移
#include <iostream>
using namespace std;

void Bubble(int *pArray, const int size)
{
	if (!pArray)
	{
		return;
	}
	bool bFlag = false;
	for (int i = 0; i < size -1; i++)
	{
		bFlag = true;
		for (int j = 0; j < size-i-1; j ++)
		{
			if (pArray[j] < pArray[j+1])
			{
				pArray[j] += pArray[j+1];
				pArray[j+1] = pArray[j] - pArray[j+1];
				pArray[j] = pArray[j] - pArray[j+1];

				bFlag = false;
			}
		}
		
		if (bFlag)
		{
			break;
		}
	}

}

int main()
{
	const int ciSize = 10;
	int a[ciSize] = {2, 3, 5, 6, 8, 9, 1, 5, 2, 4};
	
	Bubble(a, ciSize);

	for (int i = 0; i < ciSize; i++)
	{
		cout << a[i] << endl;
	}

	return 0;
}





需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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