核心内容摘要
Qwen3-TTS-VoiceDesign保姆级教程：语音情感强度与Temperature参数非线性映射
冒泡排序冒泡排序通过重复比较相邻元素并交换位置完成排序。
每一轮将最大或最小元素“冒泡”到数组末尾。
void bubbleSort(int arr[], int n) { for (int i 0; i n - 1; i) { for (int j 0; j n - i - 1; j) { if (arr[j] arr[j 1]) { int temp arr[j]; arr[j] arr[j 1]; arr[j 1] temp; } } } }时间复杂度平均和最坏情况为 O(n^
最好情况已排序为 O(n)。
选择排序选择排序每次遍历未排序部分找到最小或最大元素与未排序部分的起始位置交换。
void selectionSort(int arr[], int n) { for (int i 0; i n - 1; i) { int min_idx i; for (int j i 1; j n; j) { if (arr[j] arr[min_idx]) { min_idx j; } } int temp arr[min_idx]; arr[min_idx] arr[i]; arr[i] temp; } }时间复杂度始终为 O(n^
2)
插入排序插入排序将数组分为已排序和未排序两部分逐个将未排序元素插入到已排序部分的正确位置。
void insertionSort(int arr[], int n) { for (int i 1; i n; i) { int key arr[i]; int j i - 1; while (j 0 arr[j] key) { arr[j 1] arr[j]; j--; } arr[j 1] key; } }时间复杂度平均和最坏为 O(n^
最好情况已排序为 O(n)
快速排序快速排序采用分治策略选择一个基准值pivot将数组分为小于基准和大于基准的两部分递归排序子数组。
实现代码int partition(int arr[], int low, int high) { int pivot arr[high]; int i low - 1; for (int j low; j high; j) { if (arr[j] pivot) { i; int temp arr[i]; arr[i] arr[j]; arr[j] temp; } } int temp arr[i 1]; arr[i 1] arr[high]; arr[high] temp; return i 1; } void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low high) { int pi partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi -
; quickSort(arr, pi 1, high); } }时间复杂度平均为 O(n *log n)最坏已排序或逆序为 O(n^
2)
归并排序归并排序通过递归将数组分为两半分别排序后合并。
void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int n1 m - l 1; int n2 r - m; int L[n1], R[n2]; for (int i 0; i n1; i) L[i] arr[l i]; for (int j 0; j n2; j) R[j] arr[m 1 j]; int i 0, j 0, k l; while (i n1 j n
{ if (L[i] R[j]) arr[k] L[i]; else arr[k] R[j]; } while (i n
arr[k] L[i]; while (j n
arr[k] R[j]; } void mergeSort(int arr[], int l, int r) { if (l r) { int m l (r - l) / 2; mergeSort(arr, l, m); mergeSort(arr, m 1, r); merge(arr, l, m, r); } }时间复杂度始终为 O(n *log n)但需要额外空间 O(n)。
堆排序堆排序利用堆数据结构完全二叉树通过构建最大堆并交换堆顶元素实现排序。
void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest i; int left 2 * i 1; int right 2 * i 2; if (left n arr[left] arr[largest]) largest left; if (right n arr[right] arr[largest]) largest right; if (largest ! i) { int temp arr[i]; arr[i] arr[largest]; arr[largest] temp; heapify(arr, n, largest); } } void heapSort(int arr[], int n) { for (int i n / 2 - 1; i 0; i--) heapify(arr, n, i); for (int i n - 1; i 0; i--) { int temp arr[0]; arr[0] arr[i]; arr[i] temp; heapify(arr, i,
; } }时间复杂度始终为 O(n *log n)
七、
总结简单排序冒泡、选择、插入排序适合小规模数据。
高效排序快速、归并、堆排序适合大规模数据快速排序通常最快。
稳定性插入、归并排序是稳定的相等元素顺序不变。