解释这段C语言代码：void QUICKSORT(rectype R[],int s1,int t1) { int i; if(s1<t1) { i=PARTITION(R,s1,t1); QUICKSORT(R,s1,i-1); QUICKSORT(R,i+1,t1); } }

时间: 2024-02-07 17:02:51 浏览: 82
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最漂亮的代码

这是一个快速排序算法的实现，接收一个记录类型的数组R，以及数组的起始下标s1和结束下标t1。在快速排序算法中，我们首先需要选定一个基准值（pivot），然后将小于基准值的元素放到基准值的左边，大于基准值的元素放到基准值的右边，最后递归地对左右两个子数组进行排序即可。 这个函数中的PARTITION(R,s1,t1)就是用来实现上述基准值的选取和分割过程的函数。i作为基准值的位置，通过调用PARTITION(R,s1,t1)来得到。然后，将数组R分成两个部分，左边部分的元素都小于基准值，右边部分的元素都大于基准值。最后，递归地对左右两个部分分别调用QUICKSORT函数即可。 需要注意的是，函数中的if语句是用来终止递归的，当s1>=t1时，表示子数组只有一个元素或者没有元素，这时不需要进行排序。
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void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) { int pivot = arr[high]; int i = (low - 1); for (int j = low; j <= high - 1; j++) { if (arr[j] < pivot) { i++; std::swap(arr[i], ...
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C语言进阶：链表与快速排序练习题解析

void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) { int pivotIndex = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pivotIndex - 1); quickSort(arr, pivotIndex + 1, high); } } 4....

解释这段C语言代码：int main() { rectype R[size]; int i; printf("请输入使用快速算法排序的10个数据\n"); for(i=1;i<size;i++) scanf("%d",&R[i].key); printf("\n快速排序之前\n"); for(i=1;i<size;i++) printf("%d\t",R[i].key); QUICKSORT(R,1,10); printf("\n快速排序之后\n"); for(i=1;i<size;i++) printf("%d\t",R[i].key); }

这段代码定义了一个结构体类型rectype，其中包含一个整型成员key。然后在main函数中，定义了一个大小为size的rectype数组R，并通过循环遍历，从标准输入中读入了10个整数，并将这些整数存储到R数组中...

#include<stdio.h> #include<time.h> #define SIZE 11 typedef struct{ int key; }rectype; int Partition(rectype N[],int m,int n) { int i,j; rectype temp; i=m; j=n; temp=N[i]; do { while((N[j].key>=temp.key)&&(i<j)) j--; if(i<j) N[i++] = N[j]; while((N[i].key<=temp.key) && (i<j)) i++; if(i<j) N[j--] = N[i]; }while(i != j); N[i] = temp; return i; } void QuickSort(rectype N[], int s1, int t1) { int i; if(s1 < t1) { i = Partition(R, s1, t1); QuickSort(R, s1, i-1); QuickSort(R, i+1, t1); } } void main() { rectype R[SIZE]; int i; printf("请输入使用快速排序算法排序的10个数据\n"); for(i=1; i < SIZE; i++) { scanf("%d",&R[i].key); } printf("快速排序之前\n"); for(i = 1; i < SIZE; i++) { printf("%d\t",R[i].key); printf("\n"); } QuickSort(R,1,10); printf("快速排序之后\n"); for(i = 1; i < SIZE; i++) { printf("%d\t",R[i].key); } }请加上必要的注释

void QuickSort(rectype N[], int s1, int t1) { int i; /* 当前子序列的长度小于2时，停止递归 */ if (s1 < t1) { /* 将当前子序列划分为两个子序列 */ i = Partition(N, s1, t1); /* 对左侧子序列进行...

#include <iostream> #include <vector> // 快速排序 int partition(std::vector<int>& arr, int low, int high) { int pivot = arr[high]; int i = low - 1; for (int j = low; j < high; j++) { if (arr[j] < pivot) { i++; std::swap(arr[i], arr[j]); } } std::swap(arr[i+1], arr[high]); return i + 1; } void quickSort(std::vector<int>& arr, int low, int high) { if (low < high) { int pivotIdx = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pivotIdx - 1); quickSort(arr, pivotIdx + 1, high); } } // 数组倒序 void reverseArray(std::vector<int>& arr) { int start = 0; int end = arr.size() - 1; while (start < end) { std::swap(arr[start], arr[end]); start++; end--; } } int main() { std::vector<int> arr = {}; // 快速排序 quickSort(arr, 0, arr.size() - 1); std::cout << "快速排序后的数组："; for (int num : arr) { std::cout << num << " "; } std::cout << std::endl; // 数组倒序 reverseArray(arr); std::cout << "数组倒序结果："; for (int num : arr) { std::cout << num << " "; } std::cout << std::endl; return 0; }注释

这是一个包含快速排序和数组倒序功能的程序。它使用了两个函数：quickSort和reverseArray。 quickSort函数实现了快速排序算法。它接受一个整数向量arr，以及数组的低位...如果你对这段代码有任何疑问，请随时提问。

利用快速排序算法将读入的n个数从小到大排序后输出。 （C++选手请不要试图使用STL，虽然你可以使用sort一遍过，但是你并没有掌握快速排序算法的精髓。） 本题为函数题，只需要提交函数即可 c/c++： void QuickSort(int a[],int l,int r) { } java： public static void QuickSort(int[] a,int l,int r) { } 输入 输出

void QuickSort(int a[], int l, int r) { if (l < r) { int i = l, j = r, x = a[i]; while (i < j) { while (i < j && a[j] >= x) j--; if (i < j) a[i++] = a[j]; while (i < j && a[i] < x) i++; if (i ...

帮我分析这段代码的复杂度 int Partition(int arr[], int left, int right){ int pivot = arr[left];int i = left, j = right; while (i < j){ while (i < j && arr[j] >= pivot) j--; if (i < j) arr[i++] = arr[j]; while (i < j && arr[i] <= pivot) i++; if (i < j) arr[j--] = arr[i];} arr[i] = pivot;return i;} void QuickSort(int arr[], int left, int right){ if (left < right){ int pivot = Partition(arr, left, right); QuickSort(arr, left, pivot-1); QuickSort(arr, pivot+1, right); }}

这段代码实现了快速排序算法。对于长度为 n 的数组，时间复杂度的期望是 O(nlogn)，最坏情况下是 O(n^2)，空间复杂度是 O(logn)。 快速排序的时间复杂度分析比较复杂，可以考虑分析期望情况和最坏情况。在期望情况...

void quickSort(vector<int>& nums, int left, int right){ if (left>=right) return; int i=left,j=right,pivot=nums[left]; while (i<j){ while (i<j&&nums[j]>=pivot)j--; while (i<j&&nums[i]<=pivot)i++; if (i<j)swap(nums[i],nums[j]); } swap(nums[left],nums[i]); quickSort(nums,left,i-1); quickSort(nums, i+1,right); }完整代码

这是一个快速排序的实现代码，它使用了递归的方式来进行排序。函数的参数包括一个整型向量 nums，以及左右两个下标 left 和 right。在排序过程中，首先选取 nums[left] 作为 pivot，然后将 nums 数组中小于 pivot 的...

public static void QuickSort(int[] nums, int left, int right) { if(left < right) { int partitionIndex = Partition(nums, left, right); QuickSort(nums, left, partitionIndex - 1); QuickSort(nums, partitionIndex + 1, right); } } private static int Partition(int[] nums, int left, int right) { int pivot = nums[right]; int i = left - 1; for(int j = left; j < right; j++) { if(nums[j] < pivot) { i++; Swap(nums, i, j); } } Swap(nums, i+1, right); return i + 1; } private static void Swap(int[] nums, int i, int j) { int temp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = temp; } 解释一下这段代码

这段代码是快速排序算法的实现，通过递归的方式对数组进行排序。其中QuickSort方法接收一个整型数组nums、左边界left和右边界right作为参数，首先判断left是否小于right，如果是，则调用Partition方法获取分区索引...

查错void quicksort(int *a,int start,int end) { int i=start; int j=end; int temp=a[i]; while(i<j) { while(i<j&&a[j]>=temp) { j--; } if(i<j) { a[i]=a[j]; i++; } while(i<j&&a[i]<=temp) { i++; } if(i<j) { a[j]=a[i]; j--; } } a[i]=temp; quicksort(a,start,i-1); quicksort(a,i+1,end); }

这段代码实现的是快速排序算法，但是在实现过程中似乎有一个问题，因为临时变量temp被赋值为a[i]，但是在后面执行过程中并没有使用。另外，变量i并没有判断是否越界，因此还需要加上一个判断条件i<=end。下面是修改...

解释下列代码int partition(vector<int> &arr, int low, int high) {     int pivot = arr[high];     int i = low - 1;     for (int j = low; j < high; j++)     {         if (arr[j] < pivot)         {             i++;             swap(arr[i], arr[j]);         }     }     swap(arr[i + 1], arr[high]);     return i + 1; } void quickSort(vector<int> &arr, int low, int high) {     if (low < high)     {         int pi = partition(arr, low, high);         quickSort(arr, low, pi - 1);         quickSort(arr, pi + 1, high);     } }

这是一个使用快速排序算法对 vector<int> 类型的数组进行排序的代码。 其中 partition 函数用于将数组划分成两部分，一部分小于基准值（即 arr[high]），一部分大于等于基准值。具体实现是通过维护一个指针 i，遍历...

void QuickSort(LineList r[], int first, int end) { /*快速排序算法函数*/ int i, j; LineList temp; i = first; j = end; temp = r[i]; /*初始化*/ while (i < j) { while (i < j && temp.Key <= r[j].Key) j--; r[i] = r[j]; while (i < j && r[i].Key <= temp.Key) i++; r[j] = r[i]; } r[i] = temp; if (first < i - 1) QuickSort(r, first, i - 1); /*对左侧分区域进行快速排序*/ if (i + 1 < end) QuickSort(r, i + 1, end); /*对右侧分区域进行快速排序*/ }这个呢

要让这段代码输出排序的过程，可以在排序过程中添加一些输出语句。具体修改如下： void QuickSort(LineList r[], int first, int end) { /*快速排序算法函数*/ int i, j; LineList temp; i = first; j = ...

#include<stdio.h> int main() { int a[8]={9,5,3,4,6,7,1,8}; int b[8];int i;int j; void quicksort(int b[8],int i,int j); printf("排列前"); for( i=0;i<8;i++) { printf("%3d",a[i]); } printf("\n"); quicksort(a,0,7); printf("排列后"); for( i=0;i<8;i++) { printf("%3d",a[i]); } system("pause"); return 0; } void quicksort(int b[8],int begin,int end) { if(begin>end) { return; } int i=begin,j=end,flag=b[i],temp=0; while(i!=j) { while(i<j&&b[j]>flag) { j--; } while(i<j&&b[i]<=flag) { i++; } if(j>i) { temp=b[i]; b[i]=b[j]; b[j]=temp; } } b[begin]=b[i]; b[i]=flag; quicksort(b,begin,i-1); quicksort(b,i+1,end);帮我解释代码含义

这段代码实现了快速排序算法，它可以将一个整型数组按照从小到大的顺序排列。 具体实现过程为： 1.定义一个数组a，用于存储待排序的数据。 2.定义一个数组b，用于存储排序后的数据。 3.定义变量i和j，分别表示...

注释这段代码import java.util.Scanner;public class QuickSort { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] nums = new int[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { nums[i] = sc.nextInt(); } quickSort(nums, 0, n - 1); for (int num : nums) { System.out.print(num + " "); } } private static void quickSort(int[] nums, int left, int right) { if (left >= right) { return; } int i = left, j = right; int pivot = nums[left]; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= pivot) { j--; } nums[i] = nums[j]; while (i < j && nums[i] <= pivot) { i++; } nums[j] = nums[i]; } nums[i] = pivot; quickSort(nums, left, i - 1); quickSort(nums, i + 1, right); }}

这段代码主要实现了快速排序算法，通过注释可以更好地理解代码的逻辑。其中，main 方法主要是读入数据，调用 quickSort 方法进行排序，并输出排序后的结果；quickSort 方法实现了快速排序算法，其中使用了双指...

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" void quicksort(int left,int right) { int i, j, n, c, temp; i = left; j = right; temp = a[left]; while(i < j) { while(a[j] > temp && i < j){ j--; } while (a[i] < temp && i > j) { i++; } if (i!= j) { c = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = c; } } a[left] = a[i]; a[i] = temp; quicksort(left, i-1); quicksort(i+1, right); } int main() { int i, j, n, a[10]; scanf("%d", &n); for(i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", &a[i]); void quicksort(1, n); for(i = 1; i <= n; i++) printf("%d", a[i]); getchar(); getchar(); return 0; }这段代码有问题吗

这段代码有几个问题： 1. 第一行和第二行的头文件包含应该写在两行中间，否则会报错。 2. 在函数 quicksort 中，第 11 行应该是 while (i <= j) 而不是 while (i > j)。 3. 在主函数中，第 9 行的 void ...

#include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; const int N = 10010; int a[N]; int b[N]; // b[i]表示第i个顾客最少等待时间 void quickSort(int *a, int l, int r) { if(l < r) { int i = l, j = r; int num = a[i]; while(i < j) { while(i < j && a[j] >= num) j--; if(i < j) a[i++] = a[j]; while(i < j && a[i] < num) i++; if(i < j) a[j--] = a[i]; } a[i] = num; quickSort(a, l, i-1); quickSort(a, i+1, r); } } int main() { int n; cin >> n; for(int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } int ans = 0; quickSort(a, 0, n-1); b[0] = 0; for(int i = 0; i < n; i++) b[i+1] = b[i] + a[i]; // 第i+1个顾客等待时间应该是第i个顾客等待时间加上a[i] for(int i = n; i >= 0; i--) { ans += b[i]; } cout << 1.0 * ans / n << endl; return 0; }进行时间复杂度分析

这段代码的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为顾客数量。 首先，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，因为每次快排可以将一个区间分成两个，所以需要递归logn次，每次递归的时间复杂度为n。 接着，计算每个顾客的等待时间...

void quickSort(elementType*arr,int left,int right) { int temp , i = left, j = right; int pivot = arr[(left + right)/2]; while (i <= j) { while (arr[i] < pivot) { i++; } while (arr[j] > pivot) { j--; } if (i <= j) { swap(arr[i], arr[j]); i++; j++; } } if() }补充这段代码

这段代码实现的是快速排序，需要补充的是分治递归的部分。可以在最后添加以下代码： if (left < j) { quickSort(arr, left, j); } if (i < right) { quickSort(arr, i, right); } 这里使用了分治递归的...

完善代码1.冒泡排序 2.快速排序 3.堆排序#include <iostream> #include<cstdlib> #include<Windows.h> #include<ctime> using namespace std; void randomAssign(int a[],int n){ srand(time(0)); for(int i = 0; i < n;i++) a[i] = rand()%n+1; } void print(const char* str,int a[],int n){ cout<<str<<"="; for(int i = 0; i < n; i++) cout<<a[i] <<" "; cout<<endl; } void bubbleSort(int a[],int n){ for(int i = n; i >= 1; i--) for(int j = 1; j < i; j++) if(a[j+1] > a[j]) swap(a[j+1],a[j]); } int onePartition(int a[],int left,int right){ int pivot = a[left]; int i = left; int j = right; while(i < j){ while(XXXXXXXXXXXXX;) j++; if( i < j) a[i] = a[j]; XXXXXXXXXXXXX; XXXXXXXXXXXXX; if( i < j) a[j] = a[i]; } XXXXXXXXXXXXX; return i; } void quickSort(int a[],int left,int right){ if(left >= right) return ; int pos = XXXXXXXXXXXXX;; XXXXXXXXXXXXX; quickSort(a,pos+1,right); } void quickSort(int a[],int n){ quickSort(a,0,n-1); } void sift(int a[],int pos,int n){ //n表示长度 int parent = pos; int son = parent * 2 + 1; int tmp = a[parent]; while (son <= n - 1){ // 有效下标 0...n-1 if (son + 1 <= n - 1 && a[son] < a[son + 1]) son++; if(XXXXXXXXXXXXX) return; else { XXXXXXXXXXXXX; parent = son; son = parent * 2 + 1; } } } void heapSort(int a[],int n) { int i = 0; for (i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) //从最后一个非叶结点开始 sift(a,i,n); for (i = n-1; i> 0; i--) { swap(a[0],a[i]); XXXXXXXXXXXXX; } } typedef void(*SortFunc)(int[], int); void testSort(SortFunc sortFunc,int n = 10){ DWORD start, end; int* a = new int[n]; randomAssign(a,n); if(n < 20) print("排序前",a,n); start = GetTickCount(); sortFunc(a,n); end = GetTickCount(); if(n < 20) print("排序后",a,n); cout<<"花费时间="<<end - start<<"毫秒"<<endl<<endl; delete [] a; } int main(){ testSort(bubbleSort,10); testSort(quickSort,10); testSort(heapSort,10); return 1; }

cout << "花费时间=" << end - start << "毫秒" << endl << endl; delete[] a; } int main() { testSort(bubbleSort, 10); testSort(quickSort, 10); testSort(heapSort, 10); return 1; } 需要注意的是...

这段代码有什么错误，指出并改正 public class test { public static void main(String[] args) { int[] index = {5,4,3,2,1}; quickSort(index,0,index.length-1); for (int j : index) { System.out.print(j + "\t"); } } public static void quickSort(int[] nums,int low,int high){ int i,j,t,temp; i=low; j=high; temp=nums[low]; if(low>high){ return; } while(i<j){ while(i<j&&nums[j]>=temp){ j--; } while(i<j&&nums[i]<=temp){ i++; } if(i<j){ t=nums[i]; nums[i]=nums[j]; nums[j]=t; } nums[low]=nums[i]; nums[i]=temp; quickSort(nums,0,i-1); quickSort(nums,i,j-1); } } }

} if(i<j){ nums[i]=nums[j]; i++; } while(i<j && nums[i]<=temp){ i++; } if(i<j){ nums[j]=nums[i]; j--; } } nums[i]=temp; quickSort(nums,low,i-1); quickSort(nums,i+1,high); } } 错误：在第28行缺少括号...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩