算法和伪代码的区别

伪代码和源代码区别 伪代码

伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。它不是一种现实存在的编程语言。使用为代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal, C, Java, etc)实现。它可能综合使用多种编程语言中语法、保留字，甚至会用到自然语言。 因此，伪代码必须结构清晰，代码简单，可读性好，并且类似自然语言。计算机科学在教学中通常使用伪代码，以使得所有的程序员都能理解。

下面介绍一种类Pascal语言的伪代码的语法规则。 伪代码的语法规则

在伪代码中，每一条指令占一行(else if 例外，)，指令后不跟任何符号（Pascal和C中语句要以分号结尾）；

书写上的“缩进”表示程序中的分支程序结构。这种缩进风格也适用于if-then-else语句。用缩进取代传统Pascal中的begin和end语句来表示程序的块结构可以大大提高代码的清晰性；同一模块的语句有相同的缩进量，次一级模块的语句相对与其父级模块的语句缩进；

比如：

1. if 登录成功 then 2. 跳转到管理页 3. else 4. 出错 5.

6. 你可以这么写，而在真正编码时候就按照各个语

EZW算法的过程详解和Matlab代码（1）构建扫描次序表（修正小波树结构） 我们以一幅16*16的Lena局部图像经过3级小波分解后的小波数据为例详细的说明EZW算法的编解码过程，并给出相应的Matlab代码。原始图像如下

分解后的小波图像数据为：

一、在开始编码之前，首先要求出初始阈值T1：

MaxDecIm=max(max(abs(DecIm))); T=zeros(1,codeDim); T(1)=2^flor(log2(MaxDecIm));

二、然后是建立小波树结构，构建扫描次序表。这个扫描次序表非常重要，后面的编码、解码过程都要按照扫描次序表逐个处理数据矩阵的各个元素。构建过程

如下：用（r，c）表示数据矩阵上各元素的位置。row、col作为全局变量，表示数据矩阵的行、列数。 1、小波树结构的特点： （1）对于LL-N低频子带的点(r,c)，有3个孩子：(r,c+W)、(r+H,c)和(r+H,c+W)，其中W、H分别是LL-N子带的宽和高；

（2）第N~2高频子带(LH、HL、HH)的点都有4个孩子，

Resource.h

//{{NO_DEPENDENCIES}}

// Microsoft Visual C++ generated include file. // Used by SLICSuperpixels.rc //

#define IDD_SLICSUPERPIXELS_DIALOG 102 #define IDR_MAINFRAME 128 #define IDC_BUTTON_CREATESUPERPIXELS 1000 #define IDC_EDIT_SPCOUNT 1001 #define IDC_EDIT2 1002 #define IDC_EDIT_COMPACTNESS 1002

// Next default values for new objects //

#ifdef APSTUDIO_INVOKED

#ifndef APSTUDIO_READONLY_SYMBOLS

#define _APS_NEXT_RESOURCE_VALUE 129 #

eval_update

function [idealpoint, subproblems]= eval_update(idealpoint, subproblems, inds)

%EvaluationUpdate Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here

objs = [inds.objective];

weights = [subproblems.weight];

idealpoint = min(idealpoint, min(objs,[],2)); for i=1:length(inds)

subobjs = subobjective(weights, objs(:,i), idealpoint, 'ws');

%update the values.

C = subobjs<[subproblems.optimal]; if any(C)

ncell = num2cell(subobjs(C));

[subproblems(C).optimal] = ncell{:}; [subproblems(C).

这里罗列了很多的排序算法,希望对大家有用!

shell排序

#include <iostream>

using namespace std;

/*

shell排序是对插入排序的一个改装，它每次排序把序列的元素按照某个增量分成几个子序列，对这几

个子序列进行插入排序，然后不断的缩小增量扩大每个子序列的元素数量，直到增量为一的时候子序列

就和原先的待排列序列一样了，此时只需要做少量的比较和移动就可以完成对序列的排序了。

*/

template<typename T>

void ShellSort(T array[], int length)

{

T temp;

// 增量从数组长度的一半开始,每次减小一倍

for (int increment = length / 2; increment > 0; increment /= 2)

{

for (int indexI = increment; indexI < length; ++indexI)

{

temp = array[indexI];

}

} } // 对一组增量为increment的元素进行插入排序 int indexJ; for (indexJ = inde

java 排序算法代码大全

2012-04-17 14:58:02| 分类： JAVA 知识积累 |字号订阅 /**

* 插入排序:直接插入排序、折半插入排序和系尔排序 * 交换排序:冒泡排序和快速排序 * 选择排序:简单选择排序和堆排序 * 归并排序:归并排序 *

* 基本思想

* 插入排序:将第N个记录插入到前面(N-1)个有序的记录当中。 * 交换排序:按照某种顺序比较两个记录的关键字大小，然后根据需要交换两个记录的位置。 * 选择排序:根据某种方法选择一个关键字最大的记录或者关键字最小的记录，放到适当的位置。 *

* 排序方法比较

* 排序方法平均时间最坏时间辅助存储

* 直接插入排序 O(N2) O(N2) O(1) * 起泡排序 O(N2) O(N2) O(1)

* 快速排序 O(Nlog2N) O(N2) O(Nlog2N) * 简单选择排序 O(N2) O(N2) O(1

人工蚂蚁算法

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [x,y, minvalue] = AA(func)

% Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic;

subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func);

title([func, ' Function']); %初始化各参数

Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数

step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100;

Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2;

%初始化蚂蚁位置

for i=1:Ant

人工蚂蚁算法

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [x,y, minvalue] = AA(func)

% Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic;

subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func);

title([func, ' Function']); %初始化各参数

Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数

step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100;

Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2;

%初始化蚂蚁位置

for i=1:Ant

排序

排序就是将杂乱无章的数据元素，通过一定的方法按关键字顺序排列的过程。

排序的方法很多，下面介绍一些常见的排序方法，要求了解其原理，会编写代码，并会分析不同算法的时间复杂度，了解各个算法的稳定性。

稳定性指在原序列中相同元素的相对位置与排好序的新序列中相同元素的相对位置是否相同。若相同，则该算法是稳定的，否则不稳定。

简单排序

1.选择排序

选择排序的基本思想是：对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第1遍处理是将L[1..n]中最小者与L[1]交换位置，第2遍处理是将L[2..n]中最小者与L[2]交换位置……第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置就已经按从小到大的顺序排列好了。时间复杂度:O(n2)。选择排序是稳定排序。 【例1】利用选择排序法对L[1..n]排序。 程序如下: program selectionSort; const n=7; var a:array[1..n] of integer; i,j,k,t:integer; begin assign(input,'selectionSort.in');reset(input); assign(out

MATLAB中V-Blast的ZF和MMSE检测算法仿真代码

发送天线m1，接受天线m2，高斯白噪声，ZF时的仿真程序

% 发射天线数tx,接收天线数rx,发射矩阵长度L(帧长) tx=m1;rx=m2;L=10000; Modulation='BPSK';

EbN0=[0:5:20];

B=30000;Ts=1/24300;

% 建立EbN0与SNR之间的换算关系 SNR=EbN0-10*log10(Ts*B); % 信源A

A=randint(tx*L,1);

% 经过BPSK调制的V-Blast发射矩阵X X=zeros(tx,L); for k=1:tx

X(k,:)=(-1).^(A(k:tx:end)+1); end

% 信道传输============================================================ % 快衰落高斯信道H

H=sqrt(1/2)*(randn(rx,tx,L));

% 均值为0方差为1的高斯白噪声n n=sqrt(1/2)*(randn(rx,L)); % 未叠加噪声的接收信号R R=zeros(rx,L); for k=1:L