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多种排序算法的MATLAB代码实现。

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简介:
该软件包囊括了多项常用的排序算法,具体包括:冒泡排序、桶排序、鸡尾酒排序、梳状排序、计数排序、堆排序、插入排序、归并排序、快速排序、基数排序、选择排序以及壳排序。这些算法的代码设计具备高度的可移植性,能够便捷地转化为其他编程语言,例如在 C++ 中实现同样具有高效性。 欲了解每种算法的详细信息,可查阅相关的维基百科文章或参考权威的算法教材《算法导论》(http://mitpress.mit.edu/books/introduction-algorithms)。

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客服
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  • 二叉
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    本文章介绍了如何构建和操作二叉排序树(BST),包括插入、删除与查找等基本操作,并探讨了优化BST性能的不同算法。 SCAU数据结构的综合实验报告实现了二叉排序树的各种算法。该报告包含源程序和文档,并压缩成一个rar文件,解压后即可使用。内容包括:实验的源代码以及根据代码编写的实验报告。
  • 冒泡MATLAB
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    本文介绍了经典的冒泡排序算法原理,并提供了详细的MATLAB语言实现代码,帮助读者理解和应用这一基本数据结构与算法概念。 本程序通过使用标志变量flag来标记在每一趟排序过程中是否发生了交换。如果某一趟排序中没有任何一次交换发生,则表明此时数组已经有序(正序),应当提前终止算法(跳出循环)。若不采用这样的标志变量控制循环,可能会增加不必要的计算量。
  • 在数据结构中
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    本文章详细探讨了多种经典排序算法(如冒泡、插入、选择、快速和归并等)在不同数据结构中(数组、链表等)的具体实现方式及其性能分析。 输入n个整数,并使用希尔排序、快速排序、堆排序和归并排序来实现从小到大的排序并输出结果。要求分别对n=10、15和20进行三组不同的实验。
  • 技巧:常见MATLAB践-_MATLAB项目开发
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    本项目深入探讨并实现多种经典排序算法于MATLAB环境,旨在通过实际编程练习提升读者对排序原理的理解与应用能力。 该软件包包含以下常用排序算法的 MATLAB 实现:1) 冒泡排序 2)桶排序 3) 鸡尾酒排序 4) 梳状排序 5) 计数排序 6) 堆排序 7) 插入排序 8) 归并排序 9) 快速排序 10) 基数排序 11) 选择排序 12) 壳排序。代码的编写方式使得它可以很容易地翻译成其他语言(例如,在 C++ 中实现时非常有效)。有关算法详细信息,请参阅维基百科上的相关文章或参考《算法导论》一书。
  • C++中
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    本文档详细介绍了在C++中实现的各种经典排序算法,包括但不限于冒泡、选择、插入、快速和归并等方法,并提供了相应的代码示例。 在编程领域,排序算法是计算机科学的基础之一,在C++这样的高级语言中尤为重要。本段落将探讨五种主要的C++排序算法:快速排序、冒泡排序、插入排序、选择排序及其实际应用中的优缺点。 **快速排序** 是一种高效的分治法,由C.A.R. Hoare于1960年提出。它通过选取一个基准值,将数组分为两部分(一部分元素小于基准值,另一部分大于),然后递归地对这两部分进行同样的操作直至所有元素各就其位。快速排序的平均时间复杂度为O(n log n),但在最坏情况下(输入已完全有序或逆序)则降为O(n^2)。 **冒泡排序** 是一种简单直观的方法,通过比较相邻两个数并交换位置来实现数组的排列,每一轮都将最大的元素“浮”到序列末尾。此过程重复进行直至整个数组有序。尽管其时间复杂度始终为O(n^2),效率较低,但在处理小规模数据时仍具一定实用性。 **插入排序** 类似于整理卡片的过程:将未排序的元素逐个插入已排好序的部分中适当位置。这一方法对于小型或部分有序的数据集表现良好,其时间复杂度同样为O(n^2)。 **选择排序** 则是通过不断寻找数组中的最小(或最大)值并将其放置于正确的位置来完成排序工作。每一轮都将一个元素放到它最终应该在的位子上,因此无论数据初始状态如何,该算法的时间复杂度始终维持为O(n^2)。 这些算法的具体实现可以在C++中找到相关代码示例。理解其原理和性能特点对于学习编程语言及设计高效算法至关重要。实际开发时,根据具体的数据特性和需求选择合适的排序方法:例如快速排序适用于大规模数据处理,而插入排序可能更适合于小规模或接近有序的情况。 此外,在现代的C++标准库(如STL)中提供了诸如`std::sort`这样的函数,它们通常使用更高效的算法实现。因此在实际编程过程中优先考虑使用这些内置功能可以提高程序效率和可读性。 总之,掌握并理解C++中的排序算法不仅有助于提升编程技能,还能有效培养解决问题的能力及优化思维习惯。
  • C语言中(如冒泡和希尔示例
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    本文章提供几种经典的C语言排序算法实现案例,包括但不限于冒泡排序、希尔排序等,并附带详细代码注释以帮助读者理解。 插入排序通常在数组上直接进行操作。其算法步骤如下: 1. 从第一个元素开始,默认认为它已经处于已排序状态。 2. 取出下一个元素,在当前的已排序序列中,从后向前扫描。 3. 如果发现某个已排序的元素大于新取出的这个元素,则将该较大元素向右移动一位。 4. 继续步骤 3 的操作,直到找到一个位置,使得插入的新元素能够放置在前面那些已经排好序的较小或相等值之后的第一个位置上。 5. 将新元素放入到找到的位置中。 6. 复制上述步骤 2 到 5 对剩余的所有未排序元素进行处理。如果比较操作的成本高于交换操作,那么此方法仍然有效且效率良好。
  • SVDMatlab-Tensor_codes:张量分解Matlab
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    SVD算法Matlab代码是Tensor_codes项目的一部分,该项目是一个包含多种张量分解方法的Matlab代码库。 SVD算法的MATLAB代码包含用于计算各种张量分解的一系列程序。这些共享代码大多未经优化处理,仅适用于验证新提出的张量分解模型的有效性。大多数方法基于交替最小二乘法的不同变体。 最近更新日期:2019年2月21日 内容概要: 1. 基于字典的分解 一组使用CPD(CANDECOMP/PARAFAC)模型进行张量分解的函数,其中一个因素存在于大量已知组件词典中。 - M2PALS: 可以利用多个词典,并且每个词典选择原子的数量都有限界。 - MPALS: 张量T在CPD中的因子A为A=D(:,K),其中K是一组同名异构体。算法具有贪婪性和灵活性。 - ProxOp: l_1和l_∞引起的矩阵范数的邻近运算符,在Python和MATLAB代码中均可使用。Python版本实现更为优化。 2. 耦合分解 - CCP:弹性耦合张量分解。 - NNP2:在非负约束下,具有灵活性的PARAFAC2模式下的耦合方法。 - 注册CP: 正在开发之中 3. 约束张量数据的压缩与加速 - PROCO-ALS: 非负张量PARAFAC/规范多态分解的快速实现。其压缩基于随机SVD。 4. 非线性张量分解 - NLFD:非线性荧光分析
  • 链表上
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    本文将详细介绍在链表数据结构上实现的各种排序算法,包括但不限于插入排序、归并排序和快速排序等。通过代码示例解析每种算法的工作原理及其优缺点。 通过链表实现几种排序算法,并比较它们的优劣。
  • 基于MATLAB图像去噪
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    本项目提供了一系列在MATLAB环境下运行的图像去噪算法实现代码,旨在帮助研究人员和工程师快速测试并比较不同去噪方法的效果。 基于MATLAB的多种图像去噪代码实现。
  • 利用Matlab图像滤波
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    本项目包含使用MATLAB编写的多种图像滤波算法代码,旨在为用户提供便捷高效的图像处理工具。涵盖了低通、高通等不同类型的滤波器,适用于科研和工程应用。 基于Matlab的图像滤波算法包括:均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波和引导滤波。这些算法可以调用API函数实现,方便快捷!如果积分不足的朋友可以关注作者,作者会无偿提供代码及后续答疑。