前言        在[C/C++]排序算法快速排序(递归与非递归)一文中,对于快速排序的单趟排序一共讲了三种方法:hoare、挖坑法、双指针法 ,这三种方法实现的快速排序虽然在一般情况下效率很高,但是如果待排序数据存在大量重复数据,那这几种方法的效率就很低,而为了解决快速排序在这样特殊情况下效率低下的问题, 三路划分就可以完美解决三路划分思想:        对于上述三种方法,其本质都是选定数组开头元素作特定值,让小的数据放左边,大的数据放右边。而三路划分顾名思义就是通过处理将数据分为三个部分[小于特定值的部分  等于特定值的部分 大于特定值的部分],这样划分好后,只需要对小于特定值的部分和

常用的算法       嵌入式人工智能通常需要考虑资源受限的环境，因此选择适用于嵌入式系统的算法是至关重要的。以下是一些在嵌入式人工智能中常用的算法：卷积神经网络（CNN）：用于图像识别、物体检测等计算机视觉任务。在嵌入式系统中通常采用轻量级的网络结构，如MobileNet和SqueezeNet。循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）：适用于序列数据，如语音识别、自然语言处理。在嵌入式系统中可能会采用一些简化版本，或者使用更高效的变种，如GRU（门控循环单元）。支持向量机（SVM）：用于分类和回归任务，尤其在模式识别领域。适用于嵌入式系统，尤其是在资源有限的情况下。决策树和随机森林

文章目录前言一、最小生成树二、Kruskal算法1.方法：2.判断是否成环3.代码实现三、Prim算法1.方法：2.代码四、源码前言连通图：在无向图中，若从顶点v1到顶点v2有路径，则称顶点v1与顶点v2是连通的。如果图中任意一对顶点都是连通的，则称此图为连通图强连通图：在有向图中，若在每一对顶点vi和vj之间都存在一条从vi到vj的路径，也存在一条从vj到vi的路径，则称此图是强连通图生成树：一个连通图的最小连通子图称作该图的生成树。有n个顶点的连通图的生成树有n个顶点和n-1条边连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树就不在连通；反之，在其中引入

一、图的遍历的定义：从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点，且每个顶点仅被访问一次。（连通图与非连通图）二、深度优先遍历（DFS）；1、访问指定的起始顶点；2、若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的，则任选一个访问之；反之，退回到最近访问过的顶点；直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕；3、若此时图中尚有顶点未被访问，则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之，转2；反之，遍历结束。连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历1、如何判别V的邻接点是否被访问？解决办法：为每个顶点设立一个“访问标志”。首先将图中每个顶点的访问标志设为FALSE, 之后搜索图中每个顶点，如果未被访问，则以该顶点为起始点，进行

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言贪心算法的定义：贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。解题的一般步骤是：1.建立数学模型来描述问题；2.把求解的问题分成若干个子问题；3.对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解；4.把子问题的局部最优解合成原来问题的一个解。如果大家比较了解动态规划，就会发现它们之间的相似之处。最

目录一.直接插入排序二:选择排序三:冒泡排序四.堆排序五:希尔排序六:快速排序(递归与非递归)七.归并排序(递归与非递归)一.直接插入排序🌟排序思路        直接插入排序的基本原理是将一条记录插入到已排好的有序表中，从而得到一个新的、记录数量增1的有序表,其思路就和我们摸扑克牌一样,每摸到一张牌按照大小把他插入到对应位置,这样等摸完全部的牌时,我们手里的牌就是有序的⛲动态图解:💬特点🚩时间复杂度:        O(N^2)(若待排序表为有序的则时间复杂度为O(N))🚩空间复杂度:        空间复杂度为O(1)🚩稳定性:         稳定⚡代码演示: voidInsertSor

目录☀️直接插入排序☀️希尔排序☀️直接选择排序☀️堆排序☀️冒泡排序☀️快速排序☀️归并排序☀️排序算法复杂度及稳定性分析☀️直接插入排序1、基本思想   把待排序的数按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所以的记录插入完为止，得到一个新的有序序列。   实际中我们玩扑克牌时，就用到了插入排序的思想基本步骤：   当插入第i个元素时，前面的arr[0]、arr[2]…arr[n-1]已经排好序，此时用arr[i]待排序的值与前面的数进行比较，找到插入的位置，将arr[i]插入，原来位置上的元素依次向后移动。2、代码实现voidinsertSort(int*a,intn)

目录前言快速排序 基本思路 非递归代码实现算法分析空间复杂度时间复杂度稳定性前言    很久没跟新数据结构与算法这一栏了，因为数据结构与算法基本上都发布完了，哈哈，那今天我就把前面排序算法那一块的快速排序完善一下，前面只发布了快速排序递归算法，那这一次就去用非递归来去实现。（递归算法：排序算法-----快速排序（递归）_快排递归_Gretel Tade的博客-CSDN博客）快速排序 快速排序（Quicksort），计算机科学词汇，适用领域Pascal，C++等语言，是对冒泡排序算法的一种改进。    快速排序采用的是分治思想，即在一个无序的序列中选取一个任意的基准元素pivot，利用pivot

题目描述"HelpJimmy"是在下图所示的场景上完成的游戏：场景中包括多个长度和高度各不相同的平台。地面是最低的平台，高度为零，长度无限。Jimmy老鼠在时刻0从高于所有平台的某处开始下落，它的下落速度始终为1米/秒。当Jimmy落到某个平台上时，游戏者选择让它向左还是向右跑，它跑动的速度也是1米/秒。当Jimmy跑到平台的边缘时，开始继续下落。Jimmy每次下落的高度不能超过MAX米，不然就会摔死，游戏也会结束。设计一个程序，计算Jimmy到地面时可能的最早时间。输入第一行是测试数据的组数t（0Jimmy的大小和平台的厚度均忽略不计。如果Jimmy恰好落在某个平台的边缘，被视为落在平台上。

更多内容第一时间发布在本人个人公众号：算法仓库麻雀算法具有收敛精度高、收敛速度快、鲁棒性强等特点，在函数优化问题方面，优于粒子群算法，灰狼优化算法等群智能算法。麻雀优化算法作为一种启发式优化算法，是利用麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法，具有寻优能力强、求解效率高等优点。在麻雀搜索算法中包含三种类型的麻雀个体，即发现者、跟随者和侦察者，三种类型对应三种行为。与其他许多小鸟相比，麻雀和很强的记忆力。其中有两种不同类型的圈养家麻雀，发现者和加入者。发现者积极寻找食物来源，而加入者则通过生产者获得食物。发现者在麻雀群体中占有主导地位，在群体中占有的比例一般为10%-20%，负责为整个群