排序算法-快速排序

quick sorting(快速排序)

**理论:**在一组需要被排序的数中,以第一个数位基数,将小与它的数排它左边,大于它的数排右边,这样给这个基数排好位置,左边又是一组数,右边是一组数,再对每组数单独进行相同的操作,一直递归下去,具体看图



比如说我需要对这十个数进行排序,左边 "小兵(i)"刚开始站在基数上,右边 "小兵(j)"开始向左找,找比6小的数,找到就在那停下。
这里写图片描述

接着左边 "小兵(i)"开始向右找比6大的数,找到就停下,然后两个进行交换
这里写图片描述
交换之后如下
这里写图片描述

然后 j 继续左移找比6小的数,在4处停下来,然后 i继续右移找比6大的数,在9处停下来,交换
这里写图片描述
这里写图片描述
接着j继续左移,在3停了,i 右移在3处碰到 j
这里写图片描述

这时候将 i 和 j 碰到的数字与基数(6)交换
这里写图片描述
这里写图片描述

这样一轮就结束了,接着对  “6左边的数” “6右边的数”  进行相同的操作,递归下去。

具体实现


#include "stdafx.h"
#include "iostream"
using namespace std;

int a[100];
void quick_sorting(int a[], int length)
{
   if (length <= 1) return;
	int i = 0, j = length - 1;
	int ch, tmp;
	
	tmp = a[0];
	while (i != j)
	{
		while (a[j] >= tmp && j > i)
		{
			j--;
		}

		while (a[i] <= tmp && i < j)
		{
			i++;
		}

		if (i < j)
		{
			ch = a[i];
			a[i] = a[j];
			a[j] = ch;
		}

	  }
		     ch = a[0];
			a[0] = a[i];
			a[i] = ch;
		
		
		
	quick_sorting(&a[0], i);
	quick_sorting(&a[i + 1], length - i -1);
	return;
}

}



int main()
{
	int i;

	for(i=0;i<10;i++)//input
	cin >> a[i];

	quick_sorting(a,10);//sorting


	for (i = 0; i < 10; i++)//output
		cout << a[i]<< " ";

    return 0;
}

结果
这里写图片描述


方法二

  • 快排的核心:随机找一个数,进行操作得到结果:左边都是比它小,右边都是比它大;然后再递归地对它左右进行相同操作
#include <iostream>
using namespace std;

void Swap(int* a, int* b)
{
    int tmp = *a;
    *a = *b;
    *b = tmp;
}

//找一个值,左边比它小,右边比它大,返回此值的index
int Partition(int data[], int length, int start, int end)
{
    if(data == NULL || length <=0 || start<0 || end>=length || end<0)
	return -1;

    // 选择start 作为中间
    int mid = start;
    for(int index=start+1; index<=end; ++index)// 遍历数组,和start比较
    {
	if(data[index] < data[start]) 
	{
	    ++ mid;
	    if(mid != index) // 证明上次或者连续好几次的数 > start, 但是这次 data[index] < data[start] , [mid index) 之间都是比start大的数
		Swap(&data[mid], &data[index]);
	}
    } //结束遍历之后,data[mid] <= data[start]

    Swap(&data[mid], &data[start]);
    return mid;
}


void QuickSorting(int data[], int length, int start, int end)
{
    if(data==NULL || length<=0) return;
    if(start == end) return;


    int index = Partition(data, length, start, end);
    if(index > start)
	QuickSorting(data, length, 0, index-1);
    if(index < end)
	QuickSorting(data, length, index+1, end);
}




void Test1(void)
{
    int data[] = {1};
    int length = sizeof(data)/sizeof(int);
    QuickSorting(data, length, 0, length-1);
    if(data[0] == 1)
	cout << "Test1 passed" << endl;
}


void Test2(void)
{
    int data[] = {1, 2, 3, 4, 5};
    int length = sizeof(data)/sizeof(int);
    QuickSorting(data, length, 0, length-1);
    for(int i=1; i<=5; i++)
    {
	if(data[i-1] != i)
	    return;
    }
	cout << "Test2 passed" << endl;
}

void Test3(void)
{
    int data[] = {};
    int length = sizeof(data)/sizeof(int);
    QuickSorting(data, length, 0, length-1);
    cout << "Test3 passed" << endl; //如果没出现异常
}

void Test4(void)
{
    int data[] = {2, 22,431,5365,3,365};
    int length = sizeof(data)/sizeof(int);
    QuickSorting(data, length, 0, length-1);
    if(data[0] != 2) return;
    if(data[1] != 3) return;
    if(data[2] != 22) return;
    if(data[3] != 365) return;
    if(data[4] != 431) return;
    if(data[5] != 5365) return;

    cout << "Test4 passed" << endl;  
}



int main(int argc, char** argv)
{

    Test1();
    Test2();
    Test3();
    Test4();

    return 0;
}

结果:
在这里插入图片描述

结论 :时间复杂度O(N*logN),最差的情况就是已经排好的序列进行排序,时间复杂度和冒泡法一样 O(N2N^2N2)

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 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!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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