已知一组记录为(46,74,53,14,26,38,86,65.27,34),给出采用下列排序时每一趟的排序结果:

时间: 2023-10-07 22:13:52 浏览: 336
这里给出三种常见的排序算法的每一趟排序结果: 1. 冒泡排序 第一趟排序结果:(46, 53, 14, 26, 38, 74, 65, 27, 34, 86) 第二趟排序结果:(46, 14, 26, 38, 53, 65, 27, 34, 74, 86) 第三趟排序结果:(14, 26, 38, 46, 53, 27, 34, 65, 74, 86) 第四趟排序结果:(14, 26, 38, 46, 27, 34, 53, 65, 74, 86) 第五趟排序结果:(14, 26, 38, 27, 34, 46, 53, 65, 74, 86) 第六趟排序结果:(14, 26, 27, 34, 38, 46, 53, 65, 74, 86) 2. 插入排序 第一趟排序结果:(46, 74, 53, 14, 26, 38, 86, 65, 27, 34) 第二趟排序结果:(46, 53, 74, 14, 26, 38, 86, 65, 27, 34) 第三趟排序结果:(14, 46, 53, 74, 26, 38, 86, 65, 27, 34) 第四趟排序结果:(14, 26, 46, 53, 74, 38, 86, 65, 27, 34) 第五趟排序结果:(14, 26, 38, 46, 53, 74, 86, 65, 27, 34) 第六趟排序结果:(14, 26, 38, 46, 53, 74, 86, 65, 27, 34) 第七趟排序结果:(14, 26, 38, 46, 53, 65, 74, 86, 27, 34) 第八趟排序结果:(14, 26, 27, 38, 46, 53, 65, 74, 86, 34) 第九趟排序结果:(14, 26, 27, 34, 38, 46, 53, 65, 74, 86) 3. 快速排序 第一趟排序结果:(34, 14, 26, 38, 27, 46, 53, 74, 65, 86) 第二趟排序结果:(27, 14, 26, 34, 38, 46, 53, 74, 65, 86) 第三趟排序结果:(14, 26, 27, 34, 38, 46, 53, 74, 65, 86) 可以看出,不同的排序算法会有不同的排序结果和趟数。

相关推荐

选择20个点(姿态随机)作为理论位姿,根据机器人理论模型基于逆运动学求出关节角。然后将关节角代入机器人的实际模型(结构参数存在误差),得到机器人的实际位姿。接下来训练两个网络,分别预测末端的位置和姿态。两个网络的输入均为理论位姿,输出分别为实际位置和实际姿态。在进行训练之前,还需要对数据集做出进一步的划分,选取数据集编号为6,12,18...120的点共20个作为附加测试集,在神经网络训练结束之后可以使用这组数据对网络性能进行评价,余下的100个点作为网络的样本集。此外,NN 工具箱中,对网络训练之前,也会对样本集按照指定比例(80%,10%,10%)做出训练集、测试集、验证集的划分。根据这段话我给你我编程的MATLAB代码能帮我按照这段话将代码改编吗380.75 190.112 26.48 60.4 68 381.65 191.265 27.46 64.3 54.6 356.56 186.36 28.53 64.2 54.3 325.36 146.35 29.48 53.8 54.1 354.61 184.55 31.48 42.3 65.8 376.62 188.65 31.23 38.65 48.29 375.65 186.35 22.48 39.14 36.95 372.64 186.52 30.48 45.65 38.63 376.21 178.61 34.53 38.55 39.42 352.63 156.56 25.48 32.5 32.2 269.46 153.54 36.47 75.1 88.3 386.53 186.53 27.38 76.8 90.2 383.65 165.56 32.36 73.5 83.6 352.13 266.54 23.41 39.59 36.12 356.36 256.45 29.42 31.3 37.73 315.36 248.65 31.53 35.356 32.26 265.34 213.26 42.48 30.2 38.4 236.547 153.64 43.54 26.75 26.6 363.35 251.69 34.42 21.4 20.4 341.25 154.24 45.48 33.2 28.5这是我的数据,直接用数据帮我给出完整MATLAB代码

最新推荐

recommend-type

线性表 实验报告.docx

已知单链表中的元素有序,写一算法,删除表中所有值相同的多余元素(使操作后线性表中的元素值均不相同),同时释放被删结点空间。 选题8:(易)实现单链表的就地逆置。 完成习题集中的算法并编程实现:2.22。参考...
recommend-type

Addin开发学习笔记(一).docx

Bentley MSTN V8i C# Addin 二次开发时整理的一些...6 已知Rotation 求绕各个轴的旋转角度 7通过配置变量获取配置变量的值(cel文件路径) 8 VS2012(InstallShield2015LimitedEdition)打包程序详解 9 向量相关内容
recommend-type

图像变换之傅里叶_离散余弦变换.ppt

该PPT介绍了图像变换领域中的两个基础的... 涉及内容包括一维傅里叶变换, 二维离散傅里叶变换, 二维离散傅里叶变换的性质, 快速傅里叶变换, 傅里叶变换在图像处理中的应用; 离散余弦变换的原理, 离散余弦变换的应用.
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不