各种排序算法 java实现

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package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;
/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class InsertSort implements SortUtil.Sort{

    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        int temp;
        for(int i=1;i<data.length;i++){
            for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){
                SortUtil.swap(data,j,j-1);
            }
        }
    }

}
冒泡排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class BubbleSort implements SortUtil.Sort{

    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        int temp;
        for(int i=0;i<data.length;i++){
            for(int j=data.length-1;j>i;j--){
                if(data[j]<data[j-1]){
                    SortUtil.swap(data,j,j-1);
                }
            }
        }
    }

}

选择排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class SelectionSort implements SortUtil.Sort {

    /*
     * (non-Javadoc)
     *
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        int temp;
        for (int i = 0; i >< data.length; i++) {
            int lowIndex = i;
            for (int j = data.length - 1; j > i; j--) {
                if (data[j] < data[lowIndex]) {
                    lowIndex = j;
                }
            }
            SortUtil.swap(data,i,lowIndex);
        }
    }

}

Shell排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class ShellSort implements SortUtil.Sort{

    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        for(int i=data.length/2;i>2;i/=2){
            for(int j=0;j<i;j++){
                insertSort(data,j,i);
            }
        }
        insertSort(data,0,1);
    }

    /**
     * @param data
     * @param j
     * @param i
     */
    private void insertSort(int[] data, int start, int inc) {
        int temp;
        for(int i=start+inc;i<data.length;i+=inc){
            for(int j=i;(j>=inc)&&(data[j]<data[j-inc]);j-=inc){
                SortUtil.swap(data,j,j-inc);
            }
        }
    }

}

快速排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class QuickSort implements SortUtil.Sort{

    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        quickSort(data,0,data.length-1);
    }
    private void quickSort(int[] data,int i,int j){
        int pivotIndex=(i+j)/2;
        //swap
        SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);

        int k=partition(data,i-1,j,data[j]);
        SortUtil.swap(data,k,j);
        if((k-i)>1) quickSort(data,i,k-1);
        if((j-k)>1) quickSort(data,k+1,j);

    }
    /**
     * @param data
     * @param i
     * @param j
     * @return
     */
    private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {
        do{
           while(data[++l]<pivot);
           while((r!=0)&&data[--r]>pivot);
           SortUtil.swap(data,l,r);
        }
        while(l<r);
        SortUtil.swap(data,l,r);
        return l;
    }

}
改进后的快速排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort {

    private static int MAX_STACK_SIZE=4096;
    private static int THRESHOLD=10;
    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE];

        int top=-1;
        int pivot;
        int pivotIndex,l,r;

        stack[++top]=0;
        stack[++top]=data.length-1;

        while(top>0){
            int j=stack[top--];
            int i=stack[top--];

            pivotIndex=(i+j)/2;
            pivot=data[pivotIndex];

            SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);

            //partition
            l=i-1;
            r=j;
            do{
                while(data[++l]<pivot);
                while((r!=0)&&(data[--r]>pivot));
                SortUtil.swap(data,l,r);
            }
            while(l<r);
            SortUtil.swap(data,l,r);
            SortUtil.swap(data,l,j);

            if((l-i)>THRESHOLD){
                stack[++top]=i;
                stack[++top]=l-1;
            }
            if((j-l)>THRESHOLD){
                stack[++top]=l+1;
                stack[++top]=j;
            }

        }
        //new InsertSort().sort(data);
        insertSort(data);
    }
    /**
     * @param data
     */
    private void insertSort(int[] data) {
        int temp;
        for(int i=1;i<data.length;i++){
            for(int j=i;(j>0)&&(data[j]<data[j-1]);j--){
                SortUtil.swap(data,j,j-1);
            }
        }
    }

}

归并排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class MergeSort implements SortUtil.Sort{

    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        int[] temp=new int[data.length];
        mergeSort(data,temp,0,data.length-1);
    }

    private void mergeSort(int[] data,int[] temp,int l,int r){
        int mid=(l+r)/2;
        if(l==r) return ;
        mergeSort(data,temp,l,mid);
        mergeSort(data,temp,mid+1,r);
        for(int i=l;i<=r;i++){
            temp[i]=data[i];
        }
        int i1=l;
        int i2=mid+1;
        for(int cur=l;cur<=r;cur++){
            if(i1==mid+1)
                data[cur]=temp[i2++];
            else if(i2>r)
                data[cur]=temp[i1++];
            else if(temp[i1]<temp[i2])
                data[cur]=temp[i1++];
            else
                data[cur]=temp[i2++];
        }
    }

}

改进后的归并排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class ImprovedMergeSort implements SortUtil.Sort {

    private static final int THRESHOLD = 10;

    /*
     * (non-Javadoc)
     *
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        int[] temp=new int[data.length];
        mergeSort(data,temp,0,data.length-1);
    }

    private void mergeSort(int[] data, int[] temp, int l, int r) {
        int i, j, k;
        int mid = (l + r) / 2;
        if (l == r)
            return;
        if ((mid - l) >= THRESHOLD)
            mergeSort(data, temp, l, mid);
        else
            insertSort(data, l, mid - l + 1);
        if ((r - mid) > THRESHOLD)
            mergeSort(data, temp, mid + 1, r);
        else
            insertSort(data, mid + 1, r - mid);

        for (i = l; i <= mid; i++) {
            temp[i] = data[i];
        }
        for (j = 1; j <= r - mid; j++) {
            temp[r - j + 1] = data[j + mid];
        }
        int a = temp[l];
        int b = temp[r];
        for (i = l, j = r, k = l; k <= r; k++) {
            if (a < b) {
                data[k] = temp[i++];
                a = temp[i];
            } else {
                data[k] = temp[j--];
                b = temp[j];
            }
        }
    }

    /**
     * @param data
     * @param l
     * @param i
     */
    private void insertSort(int[] data, int start, int len) {
        for(int i=start+1;i<start+len;i++){
            for(int j=i;(j>start) && data[j]<data[j-1];j--){
                SortUtil.swap(data,j,j-1);
            }
        }
    }

}
堆排序:

package org.rut.util.algorithm.support;

import org.rut.util.algorithm.SortUtil;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class HeapSort implements SortUtil.Sort{

    /* (non-Javadoc)
     * @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
     */
    public void sort(int[] data) {
        MaxHeap h=new MaxHeap();
        h.init(data);
        for(int i=0;i<data.length;i++)
            h.remove();
        System.arraycopy(h.queue,1,data,0,data.length);
    }

     private static class MaxHeap{


        void init(int[] data){
            this.queue=new int[data.length+1];
            for(int i=0;i<data.length;i++){
                queue[++size]=data[i];
                fixUp(size);
            }
        }

        private int size=0;

        private int[] queue;

        public int get() {
            return queue[1];
        }

        public void remove() {
            SortUtil.swap(queue,1,size--);
            fixDown(1);
        }
        //fixdown
        private void fixDown(int k) {
            int j;
            while ((j = k ><< 1) <= size) {
                if (j < size && queue[j]<queue[j+1])
                    j++;
                if (queue[k]>queue[j]) //不用交换
                    break;
                SortUtil.swap(queue,j,k);
                k = j;
            }
        }
        private void fixUp(int k) {
            while (k > 1) {
                int j = k >> 1;
                if (queue[j]>queue[k])
                    break;
                SortUtil.swap(queue,j,k);
                k = j;
            }
        }

    }

}

SortUtil:

package org.rut.util.algorithm;

import org.rut.util.algorithm.support.BubbleSort;
import org.rut.util.algorithm.support.HeapSort;
import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedMergeSort;
import org.rut.util.algorithm.support.ImprovedQuickSort;
import org.rut.util.algorithm.support.InsertSort;
import org.rut.util.algorithm.support.MergeSort;
import org.rut.util.algorithm.support.QuickSort;
import org.rut.util.algorithm.support.SelectionSort;
import org.rut.util.algorithm.support.ShellSort;

/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class SortUtil {
    public final static int INSERT = 1;

    public final static int BUBBLE = 2;

    public final static int SELECTION = 3;

    public final static int SHELL = 4;

    public final static int QUICK = 5;

    public final static int IMPROVED_QUICK = 6;

    public final static int MERGE = 7;

    public final static int IMPROVED_MERGE = 8;

    public final static int HEAP = 9;

    public static void sort(int[] data) {
        sort(data, IMPROVED_QUICK);
    }
    private static String[] name={
            "insert","bubble","selection","shell","quick","improved_quick","merge","improved_merge","heap"
    };

    private static Sort[] impl=new Sort[]{
            new InsertSort(),
            new BubbleSort(),
            new SelectionSort(),
            new ShellSort(),
            new QuickSort(),
            new ImprovedQuickSort(),
            new MergeSort(),
            new ImprovedMergeSort(),
            new HeapSort()
    };

    public static String toString(int algorithm){
        return name[algorithm-1];
    }

    public static void sort(int[] data, int algorithm) {
        impl[algorithm-1].sort(data);
    }

    public static interface Sort {
        public void sort(int[] data);
    }

    public static void swap(int[] data, int i, int j) {
        int temp = data[i];
        data[i] = data[j];
        data[j] = temp;
    }
}

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【java实例1】小小记事本 | 李开复算法万变不离其宗

2011-07-04 00:07
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张彩明-图形学简明教程配书资源: 张彩明-图形学简明教程 PPT课件

计算机术语.pdf: 计算机术语.pdf

基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度模型与算法分析: 内容概要：本文详细介绍了利用改进粒子群算法（IPSO）进行微电网多目标优化调度的方法和技术。首先指出了传统粒子群算法（PSO）存在的局限性，如初始化随机性和易陷入局部最优等问题。接着提出了多种改进措施，包括混沌映射初始化、动态权重调整、自适应变异以及引入帕累托前沿机制等。文中通过具体的代码实例展示了这些改进的具体实现，并通过实验验证了改进后的算法在处理微电网优化调度问题时的有效性，尤其是在应对风光发电不确定性方面表现突出。此外，文章还讨论了实际应用场景中的约束处理方法，如功率平衡约束的修复策略，确保理论与实践相结合。适合人群：对智能优化算法及其在电力系统特别是微电网中的应用感兴趣的科研人员、工程师及研究生。使用场景及目标：适用于需要对微电网进行多目标优化调度的研究和工程项目，旨在提高微电网运行效率，降低成本并减少环境污染。通过学习本文提供的改进算法和技术手段，能够更好地理解和掌握如何针对特定业务场景定制化地改进经典优化算法。其他说明：文章不仅提供了详细的理论分析和算法改进思路，还包括了大量的代码片段和实验结果，有助于读者深入理解并快速应用于实际项目中。

S7-1200 PLC与组态王实现7车位3x3立体车库控制系统: 内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-1200 PLC和组态王的7车位3x3升降横移立体车库控制系统的设计与实现。主要内容涵盖IO分配、梯形图程序、接线图、组态画面设计以及安全防护逻辑等方面。文中强调了硬件互锁、软件互锁、模块化编程、精确控制和平移控制等关键技术点，并分享了一些调试经验和注意事项。此外，还讨论了光电传感器误触发、急停按钮处理、故障记录等实际应用中的挑战及其解决方案。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是熟悉PLC编程和组态软件使用的专业人员。使用场景及目标：适用于需要设计和实施立体车库控制系统的工程项目。目标是帮助读者掌握S7-1200 PLC与组态王的具体应用方法，提高系统可靠性和安全性。其他说明：文中提供了详细的代码片段和配置示例，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时，作者分享了许多宝贵的实战经验，对于初学者和有一定经验的技术人员都非常有价值。

数据结构解析：线性表顺序表示的原理、操作及应用: 内容概要：本文详细介绍了线性表及其顺序表示的概念、原理和操作。线性表作为一种基础数据结构，通过顺序表示将元素按顺序存储在连续的内存空间中。文中解释了顺序表示的定义与原理，探讨了顺序表与数组的关系，并详细描述了顺序表的基本操作，包括初始化、插入、删除和查找。此外，文章分析了顺序表的优点和局限性，并讨论了其在数据库索引、图像处理和嵌入式系统中的实际应用。最后，对比了顺序表和链表的性能特点，帮助读者根据具体需求选择合适的数据结构。适合人群：计算机科学专业的学生、软件开发人员以及对数据结构感兴趣的自学者。使用场景及目标：①理解线性表顺序表示的原理和实现；②掌握顺序表的基本操作及其时间复杂度；③了解顺序表在实际应用中的优势和局限性；④学会根据应用场景选择合适的数据结构。其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附带了具体的代码实现，有助于读者更好地理解和实践线性表的相关概念和技术。

计算机数学1 -5 重言式与蕴含式.pdf: 计算机数学1 -5 重言式与蕴含式.pdf

风电永磁直驱发电并网系统的控制策略与仿真建模: 内容概要：本文详细介绍了风电永磁直驱发电并网系统的构成及其关键控制部分。首先探讨了真实的风速模型构建方法，利用MATLAB生成带有随机扰动和突风成分的风速曲线，用于模拟自然界的风况。接着深入解析了永磁电机的转速控制机制，特别是最大功率点跟踪（MPPT）算法的具体实现方式，以及如何通过PI控制器调节电磁转矩。随后讨论了并网过程中LCL滤波器的设计要点，确保谐波失真小于3%的同时保持系统稳定性。此外，还涉及到了网侧变流器的锁相环（PLL）设计，增强了其在电网电压跌落情况下的快速跟踪能力。最后讲述了整套系统联调时遇到的问题及解决方案，如协同惯量控制策略应对电网扰动等。适合人群：从事风力发电研究的技术人员、高校相关专业师生、对新能源发电感兴趣的工程爱好者。使用场景及目标：适用于希望深入了解永磁直驱风力发电系统的工作原理和技术细节的人群。目标是掌握从风速建模到最终并网控制的完整流程，能够独立进行系统仿真和优化。其他说明：文中提供了大量具体的代码示例，涵盖MATLAB、Python、C等多种编程语言，有助于读者更好地理解和实践所介绍的内容。

《基于yolov8的昆虫检测识别检测项目》（包含源码、完整数据集、部署教程）简单部署即可运行。功能完善、操作简单，适合毕设或课程设计.zip: 资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，包含核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、数据集、部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.dataset.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

辞郁报表设计器(2025-03-30): 本程序使用于：思迅软件、科脉软件、百威软件、泰格软件、嬴通软件等。安装配置完连接参数后，用默认管理员账号：辞郁，密码：ciyu登录，主界面左上角，双击输入管理员辞郁密码：ciyu 进入设计模式。下载内容中有详细示例截图。辞郁POP打印工具是一款专业的打印解决方案，主要针对零售行业的商品POP促销单。它支持多种零售软件系统，包括但不限于思迅软件、科脉软件、百威软件、泰格软件和嬴通软件。这种工具的出现极大地便利了零售业者在商品推广和营销方面的操作，通过快速生成并打印商品促销单，帮助商家更好地吸引顾客、提升销售业绩。

基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测模型及其MATLAB实现与分析: 内容概要：本文详细介绍了利用蒙特卡洛法对电动汽车负荷进行预测的方法。首先解释了基本原理，即通过建立电动汽车出行时间、行驶里程和充电时间的概率模型，采用蒙特卡洛法进行抽样并累加每辆车的充电负荷，从而得出负荷预测结果。随后展示了具体的MATLAB代码实现，包括初始化参数设置、蒙特卡洛仿真循环、结果处理和可视化。代码中涉及到随机数生成、概率分布、数组操作等关键技术点。通过对不同类型的电动汽车（如私家车和出租车）进行建模，模拟了它们的充电行为，并分析了充电负荷的时间分布特点。最后讨论了模型的可扩展性和改进方向，如引入智能充电策略等。适合人群：对电力系统、电动汽车技术和蒙特卡洛仿真方法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。使用场景及目标：适用于研究和评估电动汽车对电网的影响，帮助规划和设计充电基础设施，确保电网稳定运行。同时，也为进一步优化充电策略提供了理论支持。其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为学习和研究的基础，用户可以根据具体情况进行修改和完善。此外，还提到了一些常见的编程技巧和注意事项，有助于提高代码质量和效率。

基于Python的电网故障仿真：序分量分析与应用: 内容概要：本文详细介绍了如何利用Python进行电网故障仿真，重点在于不同类型故障（单相接地、相间短路、相间短路接地）下的序分量分析。文中首先准备了必要的工具包，定义了系统参数，并通过具体的代码实例展示了如何计算和可视化各种故障状态下的正序、负序和零序分量。此外，还讨论了不同类型的故障对序分量的具体影响及其在继电保护中的应用。通过这些仿真，能够更好地理解和预测保护装置的动作特性。适合人群：从事电力系统分析、继电保护设计以及相关领域的工程师和技术人员。使用场景及目标：适用于研究和开发电力系统的故障检测和保护机制，帮助工程师们优化继电保护装置的参数设置，提高电力系统的稳定性和可靠性。其他说明：文章强调了仿真过程中需要注意的关键点，如接地电阻设置、变压器接线方式、线路参数单位等，确保仿真结果的准确性。同时，提供了多个代码片段作为参考，便于读者快速上手实践。

使用量子退火来优化6G网络中的路径选择-Quantum Annealing to optimize path selection in a 6G network-matlab: 6G中基于量子计算的路由该代码使用量子退火来优化6G网络中的路径选择基于图的网络，在考虑干扰和拥塞的同时，根据最短路径优化路由路径。

S7-1200 PLC系统中Modbus RTU轮询、PLC间数据交互及流量PID控制的技术实现: 内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-1200 PLC系统的三个核心技术实现：Modbus RTU轮询、PLC间数据交互以及流量PID控制。对于Modbus RTU轮询，作者通过构建设备地址池并利用数组索引作为指针来高效管理39个不同类型设备的通信，确保了稳定的轮询机制。PLC间的S7通讯则通过精心规划DB块映射，实现了高效可靠的数据交换。而在流量PID控制方面，作者不仅解决了流量计信号毛刺的问题，还引入了前馈补偿以应对阀门间的耦合效应，最终达到了精确的流量控制。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些正在使用或计划使用S7-1200 PLC进行复杂项目开发的人士。使用场景及目标：适用于需要处理大量Modbus设备轮询、实现PLC间高效数据交互以及精准流量控制的工业自动化项目。目标是在提高系统稳定性的同时，优化各个功能模块的工作效率。其他说明：文中提供了丰富的代码片段和实践经验分享，帮助读者更好地理解和应用相关技术。同时强调了一些容易忽视的关键细节，如设备地址池的设计、DB块的正确配置以及PID参数调整等。

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