漳州芗城区三彩服装标志

      发布者:hp255HP126441040 发布时间:2023-09-06 10:08:52

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      新式劳动监察的款式是否同确认样相同。粘棉布(包括人造棉、富纤布):布面光泽柔和明亮,色彩鲜艳,平整光洁,较差。用手捏紧布料后松开,可见明显折痕,且折痕不易恢复原状。随着新式劳动监察在选择面料时应注意的因素,般而言在新式劳动监察加工制作的面料,接下来我们了解下新式劳动监察在选择面料时应注意原因。变动成本。涤棉面料:这是种采用涤纶和棉混纺而成的种面料涤棉具有快干,耐穿,易于清洗等特点是加工制作工厂车间工作服的主要材料,现在的涤棉面料涤纶和棉的搭配比例各种各样,漳州芗城区新式综合行政执法制服,假如您需要吸汗透气性好点的工作服则可以选择含棉较高的涤棉面料,所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在方面相同键值的两个物件间之比较,就会被决定使用在原先资料次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。排序算法-概述所谓排序,就是使一串记录,漳州芗城区三彩服装标志按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为:计算的复杂度(差、平均、和好表现),依据串列(list)的大小(n)。一般而言,好的表现是O。(nlogn),且坏的行为是Ω(n。对於一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(nlogn)。记忆体使用量(以及电脑资源的使用)稳定度:稳定排序算法会依照相等的关键(换言之就是值)维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的,就是当有两个有相等关键的纪录R和S,且在原本的串列中R出现在S之前,在排序过的串列中R也将会是在S之前。一般的方法:插入、交换、选择、合併等等。交换排序包含冒泡排序(bubblesort)和快速排序(quicksort)。选择排序包含shaker排序和堆排序(heapsort)。当相等的元素是无法分辨的,比如像是整数,稳定度并不是一个问题。然而,假设以下的数对将要以他们的个数字来排序。((((在这个状况下,有可能产生两种不同的结果,漳州芗城区三彩服装标志一个是依照相等的键值维持相对的次序,而另外一个则没有:(((((维持次序)(((((次序被改变)不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序,但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较,如此在方面相同键值的两个物件间之比较,漳州芗城区三彩服装标志就会被决定使用在原先资料次序中的条目,当作一个同分决赛。然而,要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。排序算法-稳定的冒泡排序(bubblesort)—O(n鸡尾酒排序(Cocktailsort,双向的冒泡排序)—O(n插入排序(insertionsort)—O(n桶排序(bucketsort)—O(n);需要O(k)额外记忆体计数排序(countingsort)—O(n+k);需要O(n+k)额外记忆体归併排序(mergesort)—O(nlogn);需要O(n)额外记忆体原地归併排序—O(n二叉树排序(Binarytreesort)—O(nlogn);需要O(n)额外记忆体鸽巢排序(Pigeonholesort)—O(n+k);需要O(k)额外记忆体基数排序(radixsort)—O(n·k);需要O(n)额外记忆体Gnomesort—O(nLibrarysort—O(nlogn)withhighprobability,需要(1+ε)n额外记忆体排序算法-不稳定选择排序(selectionsort)—O(n希尔排序(shellsort)—O(nlogn)如果使用佳的现在版本Combsort—O(nlogn)堆排序(heapsort)—O(nlogn)Smoothsort—O(nlogn)快速排序(quicksort)—O(nlogn)期望时间,O(n坏情况;对於大的、乱数串列一般相信是快的已知排序Introsort—O(nlogn)Patiencesorting—O(nlogn+k)外情况时间,需要额外的O(n+k)空间,也需要找到长的递增子序列(longestincreasingsubsequence)排序算法-排序的算法排序的算法有很多,对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序,他们对空间的要求不高,但是时间效率却不稳定;而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点,但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。简单排序算法冒泡法这是原始,也是众所周知的慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n^。voidBubbleSort(int*pData,intCount){inttemp,i,j;for(i=1;i=i;j--){if(pData[j]0;h=k){/*循环到没有比较范围*/for(j=0,k=0;j*(x+j+){/*大的放在后面,小的放到前面*/t=*(x+j);*(x+j)=*(x+j+;*(x+j+=t;/*完成交换*/k=j;}/*保存后下沉的位置。这样k后面的都是排序排好了的。*/}}}交换法交换法的程序清晰简单,每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。voidExchangeSort(int*pData,intCount){inttemp,i,j;for(i=0;i=2]个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n--[n的平方]voidinsert_sort(int*pData,intCount){inti,j,t;for(i=1;i=0t<*(pData+j);j--){/*注意:j=i-j--,这里就是下标为i的数,在它前面有序列中找插入位置。*/*(pData+j+=*(pData+j);/*如果满足条件就往后挪。坏的情况就是t比下标为0的数都小,它要放在}前面,j==-退出循环*/*(pData+j+=t;/*找到下标为i的数的放置位置*/}}高级排序算法快速排序快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后,使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中,一次扫描只能确保大数值的数移到正确位置,而待排序序列的长度可能只减少1。快速排序通过一趟扫描,就能确保某个数(以它为基准点吧)的左边各数都比它小,右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数,直到基准点的左右只有一个元素为止。它是由.Hoare于1962年提出的。显然快速排序可以用递归实现,当然也可以用栈化解递归实现。快速排序是不稳定的。理想情况算法时间复杂度O(nlogn),坏O(n^voidquick_sort(int*pData,intlow,inthigh){inti,j,t;if(lowt){/*在右边的只要比基准点大仍放在右边*/j--;}/*前移一个位置*/if(i0;h=h/{/*控制增量*/for(j=h;j=0t<*(pData+k));k-=h){*(pData+k+h)=*(pData+k);}*(pData+k+h)=t;}}}堆排序堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下:具有n个元素的序列(hh...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+或(hi<=h2i,hi<=2i+(i=...,n/时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即个元素)必为大项。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储顺序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数大。然后将根节点与堆的后一个节点交换。然后对前面(n-个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlogn)。/*功能:渗透建堆输入:数组名称(也就是数组首)、参与建堆元素的个数、从第几个元素开始*/voidsift(int*pData,intCount,intStart){intt,k,j;t=*(pData+Start);/*暂存开始元素*/k=Start;/*开始元素下标*/j=2*k+1;/*右子树元素下标*/while(j=0;i--){sift(pData,Count,i);/*初始建堆*/}for(k=Count-1;k>=1;k--){t=*(pData+;/*堆顶放到后*/*(pData+=*(pData+k);*(pData+k)=t;sift(pData,k,;/*剩下的数再建堆*/}}归并排序//归并排序中的合并算法voidMerge(intarray[],intstart,intmid,intend){inttemp1[10],temp2[10];intnn2;n1=mid-start+1;n2=end-mid;//拷贝前半部分数组for(inti=0;i


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