快速排序matlab代码实现
时间: 2023-10-23 22:48:55 浏览: 39
以下是快速排序的Matlab代码实现:
function sortedArray = quicksort(array)
if numel(array) <= 1 % 如果数组长度小于等于1,直接返回
sortedArray = array;
return;
end
pivot = array(end); % 选取最后一个元素作为基准
leftArray = array(array < pivot); % 分出小于基准的子数组
rightArray = array(array >= pivot); % 分出大于等于基准的子数组
sortedArray = [quicksort(leftArray), pivot, quicksort(rightArray)]; % 递归调用快排,将子数组合并
end
希望对您有所帮助!
相关问题
快速排序算法代码matlab
以下是MATLAB实现快速排序算法的代码:
```matlab
function sorted = quicksort(unsorted)
% 快速排序算法
% 输入:未排序的数组 unsorted
% 输出:排序后的数组 sorted
% 如果数组长度小于等于1,则无需排序,直接返回
if length(unsorted) <= 1
sorted = unsorted;
return
end
% 选择数组中间的元素作为基准值
pivot = unsorted(round(length(unsorted)/2));
% 将数组分为小于基准值和大于基准值的两部分
left = unsorted(unsorted < pivot);
middle = unsorted(unsorted == pivot);
right = unsorted(unsorted > pivot);
% 递归排序左右两部分
sorted = [quicksort(left) middle quicksort(right)];
end
```
快速非支配排序matlab代码
这是一个用于快速非支配排序(Fast Non-Dominated Sorting)的基本示例的Matlab代码:
```matlab
function [fronts, ranks] = fastNonDominatedSort(population)
n = size(population, 1);
% 初始化每个个体的支配数量和被支配集合
dominationCount = zeros(n, 1);
dominatedSet = cell(n, 1);
% 初始化每个个体的等级为0
ranks = zeros(n, 1);
% 初始化第一个前沿的空集合
fronts{1} = [];
% 计算每个个体的支配数量和被支配集合
for i = 1:n
p = population(i, :);
for j = 1:n
if i == j
continue;
end
q = population(j, :);
if dominates(p, q)
dominatedSet{i} = [dominatedSet{i}, j];
elseif dominates(q, p)
dominationCount(i) = dominationCount(i) + 1;
end
end
% 如果个体i不被任何其他个体支配,则将其添加到第一个前沿中
if dominationCount(i) == 0
ranks(i) = 1;
fronts{1} = [fronts{1}, i];
end
end
% 生成其他前沿
frontIndex = 1;
while ~isempty(fronts{frontIndex})
nextFront = [];
for i = fronts{frontIndex}
for j = dominatedSet{i}
dominationCount(j) = dominationCount(j) - 1;
if dominationCount(j) == 0
ranks(j) = frontIndex + 1;
nextFront = [nextFront, j];
end
end
end
frontIndex = frontIndex + 1;
fronts{frontIndex} = nextFront;
end
end
function result = dominates(p, q)
result = all(p <= q) && any(p < q);
end
```
这段代码实现了快速非支配排序算法,它将输入的种群(population)进行排序,并返回每个个体的等级(ranks)和每个前沿(fronts)中的个体索引。其中,`dominates`函数用于判断一个个体是否支配另一个个体。请注意,此代码仅适用于二维目标优化问题,如果需要处理更高维度的问题,可能需要进行适当的修改。