dlt算法

❶ 无人驾驶(三)行人跟踪算法

姓名：王梦妮

学号：20021210873

学院：电子工程学院

【嵌牛导读】本文主要介绍了无人驾驶中所需的拿肢行人跟踪算法

【嵌牛鼻子】无人驾驶 环境感知 计算机视觉 卡尔曼滤波 粒子滤波 均值漂移

【嵌牛提问】无人驾驶中所用到的行人跟踪算法有哪些

【嵌牛正文】

行人跟踪一直是视觉领域的一个难点，实际应用环境复杂、遮挡以及行人姿态变化等外界因素都影响着行人跟踪算法的研究。行人跟踪算法模型主要分为生成模型和判别模型。

（一）生成式模型

生成式模型是一种通过在线学习行人目标特征，建立行人跟踪模型，然后使用模型来搜索误差最小的目标区域，从而完成对行人的跟踪。这种算法在构建模型只考虑了行人本身的特征，忽略了背景信息，没有做到有效利用图像中的全部信息。其中比较经典的算法主要有卡尔曼滤波，粒子滤波，mean-shift等。

（1）卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法是一种通过对行人构建状态方程和观测方程为基础，计算最小均方误差来实现跟踪的最优线性递归滤波算法，通过递归行人的运动状态来预测行人轨迹的变化。

首先设定初始参数，读取视频序列。然后进行背景估计，产生初始化背景图像。然后依次读取视频序列，利用Kahnan滤波算法，根据上一帧估计的背景和当前帧数据得到当前帧的前景目标。然后对前景目标进行连通计算，检测出运动目标的轨迹。经典的卡尔曼滤波算法．只能对线性运动的行人实现跟踪，之后学者改进了卡尔曼滤波算法，能够实现对非线性运动的行人进行跟踪，计算量小，能实现实时跟踪，但是跟踪效果不理想。

（2）粒子滤波

    粒子滤波的核心就是贝叶斯推理和重要性采样。粒子滤波可用于非线性非高斯模型，这是由于贝叶斯推理采用蒙特卡洛法，以某个时间点事件出现的频率表示其概率。通过一组粒子消宴世对整个模型的后验概率分布进行近似的表示，通过这个表示来估计整个非线性非高斯系统的状态。重要性采用就是通过粒子的置信度来赋予不同的权重，置信度高的粒子，赋予较大的权重，通过权重的分布形式表示相似程度。

（3）均值漂移（mean-shift）

    Mean-shift算法属于核密度估计法。不必知道先验概率，密度函数值由采样点的特征空间计算。通过计算当前帧目标区域的像素特征值概率来描述目标模型，并对候选区域进行统一描述，使用相似的函数表示目标模型与候选模板之间的相似度，然后选择在具有相似函数值最大的候选模型中，您将获得关于目标模型的均值漂移向量，该向量表示目标从当前位置移动到下一个位置的向量。通过连续迭代地计算均值偏移矢量，行人跟踪算法将最终收敛到行人的实际位置，从而实现行人跟踪。

（二） 判别式模型

判别模型与生成模型不同，行人跟踪被视为二分类问题。提取图像中的行人和背景信息，并用于训练分类器。通过分类将行人从图像背景中分离出来，以获取行人的当前位置。以行人区域为正样本，背景区域为负样本，通过机器学习算法对正样本和负样本进行训练，训练后的分类器用于在下一帧中找到相似度最高的区域，以完成行人轨迹更新。判别式模型不像生成式模型仅仅利用了行人的信息，还利用了背景信息，因此判别式模型的跟踪效果普遍优于生成式模型。

（1）基于相关滤波的跟踪算法

      核相关滤波(KCF)算法是基于相关滤波的经典跟踪算法，具有优良的跟踪效果和跟踪速度。这是由于其采用了循环移位的方式来进行样本生产，用生成的样本来训练分类器，通过高斯核函数来计算当前帧行人与下一帧中所有候选目标之间的相似概率图，找到相似概率图最大的那个候选目标，就得到了行人的新位置。KCF算法为了提高跟踪精度，使用HOG特征对行人进行描述，同时结合了离散傅里叶变换来降低计算量。

（2）基于深度学习的跟踪算法

    近年来，深度学习在图像和语音方面取得了较大的成果，因此有许多科研人员将深度学习与行人跟踪相结合，取得了比传统跟踪算法更好的性能。DLT就是一个基于深度学习的行人跟踪算法，利用深度模型自动编码器通过离线训练的方式，在大规模行人数据集上得到一个行人模型，然后在线对行人进行跟踪来微调模型。首先通过粒子滤波获取候选行人目标，然后利用自动编码器进行预测，最终得到行人的预测位置即最大输出值的候选行人目标位置。2015年提出的MDNet算法采用了分域训练的方式祥森。对于每个类别，一个单独的全连接层用于分类，并且全连接层前面的所有层都是共享，用于特征提取。2017年提出的HCFT算法使用深度学习对大量标定数据进行训练，得到强有力的特征表达模型，结合基于相关滤波的跟踪算法，用于解决在线进行跟踪过程中行人样本少、网络训练不充分的问题。此外，通过深度学习提取特征，利用数据关联的方法来实现跟踪的算法，其中最为着名的就JPDAF与MHT这两种方法。

❷ 算法的四种描述方法是什么

#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
#include<malloc.h>

void BubbleSort(int *L,int N)
{ //冒泡
int i,j;
int t;

for(i=1;i<=N;i++)
{
for(j=N;j>i;j--)
if(L[j]<L[j-1])
{
t=L[j];
L[j]=L[j-1];
L[j-1]=t;
}
}
}

int SelectMinKey(int *L,int N,int n)
{
int i,min=n;

for(i=n+1;i<=N;i++)
if(L[i]<L[min])
min=i;

return min;
}

void SelectSort(int *L,int N)
{ //选择
int i,j;
int t;

for(i=1;i<N;i++)
{
j=SelectMinKey(L,N,i);
if(i!=j)
{
t=L[i];
L[i]=L[j];
L[j]=t;
}
}
}

void InsertSort(int *L,int N)
{ //插入
int i,j;

for(i=2;i<=N;i++)
{
if(L[i]<L[i-1])
{
L[0]=L[i];
L[i]=L[i-1];
for(j=i-2;L[0]<L[j];j--)
L[j+1]=L[j];
L[j+1]=L[0];
}
}
}

void ShellInsert(int *L,int N, int dk)
{ // 对顺序表L作一趟希尔插入排序。本算法对算法10.1作了以下修改：
// 1. 前后记录位置的增量是dk，而不是1；
// 2. r[0]只是暂存单元，不是哨兵。当j<=0时，插入位置已找到。
int i,j;
for(i=dk+1;i<=N;++i)
if(L[i]<L[i-dk])
{ // 需将L.r[i]插入有序增量子表
L[0]=L[i]; // 暂存在L.r[0]
for(j=i-dk;(j>0&&L[0]<L[j]);j-=dk)
L[j+dk]=L[j]; // 记录后移，查找插入位置
L[j+dk]=L[0]; // 插入
}
} // ShellInsert

void ShellSt(int *L,int N, int dlta[], int t)
{ // 算法10.5
// 按增量序列dlta[0..t-1]对顺序表L作希尔排序。
for(int k=0;k<t;++k)
ShellInsert(L,N, dlta[k]); // 一趟增量为dlta[k]的插入排序
} // ShellSort

void ShellSort(int *L,int N)
{ //希尔
int t=(int)log(N);
int k,*dlta;

dlta=(int*)malloc(t*4); //产生增量序列
for(k=0;k<t;k++)
dlta[k]=(int)pow(2,t-k)-1;

ShellSt(L,N,dlta,t);
}

int main()
{
int N=250;
int i,j,k;
int t;
int ti[16];
int *L;

srand(time(NULL));

printf("长度\t|冒泡\t|选择\t|插入\t|希尔\n");
printf("--------+-------------------------------------------------------------");
for(j=0;N<100000;j++)
{
L=(int *)malloc((N+1)*4);

t=0;

for(i=1;i<=N;i++)
L[i]=rand();
ti[t++]=clock();
BubbleSort(L,N);
ti[t++]=clock();

for(i=1;i<=N;i++)
L[i]=rand();
ti[t++]=clock();
SelectSort(L,N);
ti[t++]=clock();

for(i=1;i<=N;i++)
L[i]=rand();
ti[t++]=clock();
InsertSort(L,N);
ti[t++]=clock();

for(i=1;i<=N;i++)
L[i]=rand();
ti[t++]=clock();
ShellSort(L,N);
ti[t++]=clock();

printf("\n%d\t",N);
for(k=0;k<4;k++)
printf("| %d\t",(ti[2*k+1]-ti[2*k]));

N*=5;
}
printf("\n\n");
}

//这是我们当年学数据结构时我自己写的，给你改了一下，输出是对随机产生一些数，对四种算法进行比较，有问题可以hi我啊
另外,站长团上有产品团购,便宜有保证

❸ 计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。

❹ C语言排序

//总共给你整理了7种排序算法：希尔排序，链式基数排序，归并排序
//起泡排序，简单选择排序，树形选择排序，堆排序,先自己看看吧，
//看不懂可以再问身边的人或者查资料,既然可以上网，我相信你所在的地方信息流通方式应该还行,所有的程序全部在VC++6.0下编译通过
//希尔排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定义其它数据项的类型
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度
typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型
struct RedType // 记录类型
{
KeyType key; // 关键字项
InfoType otherinfo; // 其它数据项，具体类型在主程中定义
};

struct SqList // 顺序表类型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]闲置或用作哨兵单元
int length; // 顺序表长度
};
void ShellInsert(SqList &L,int dk)
{ // 对顺序表L作一趟希尔插入排序。本算法是和一趟直接插入排序相比，
// 作了以下修改：
// 1.前后记录位置的增量是dk,而不是1;
// 2.r[0]只是暂存单元,不是哨兵。当j<=0时,插入位置已找到。算法10.4
int i,j;
for(i=dk+1;i<=L.length;++i)
if LT(L.r[i].key,L.r[i-dk].key)
{ // 需将L.r[i]插入有序增量子表
L.r[0]=L.r[i]; // 暂存在L.r[0]
for(j=i-dk;j>0&<(L.r[0].key,L.r[j].key);j-=dk)
L.r[j+dk]=L.r[j]; // 记录后移，查找插入位置
L.r[j+dk]=L.r[0]; // 插入
}
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("%d ",L.r[i].key);
printf("\n");
}

void print1(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

void ShellSort(SqList &L,int dlta[],int t)
{ // 按增量序列dlta[0..t-1]对顺序表L作希尔排序。算法10.5
int k;
for(k=0;k<t;++k)
{
ShellInsert(L,dlta[k]); // 一趟增量为dlta[k]的插入排序
printf("第%d趟排序结果: ",k+1);
print(L);
}
}

#define N 10
#define T 3
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8},{55,9},{4,10}};
SqList l;
int dt[T]={5,3,1}; // 增量序列数组
for(int i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前: ");
print(l);
ShellSort(l,dt,T);
printf("排序后: ");
print1(l);
}

/*****************************************************************/
//链式基数排序
typedef int InfoType; // 定义其它数据项的类型
typedef int KeyType; // 定义RedType类型的关键字为整型
struct RedType // 记录类型(同c10-1.h)
{
KeyType key; // 关键字项
InfoType otherinfo; // 其它数据项
};
typedef char KeysType; // 定义关键字类型为字符型
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> // malloc()等
#include<limits.h> // INT_MAX等
#include<stdio.h> // EOF(=^Z或F6),NULL
#include<stdlib.h> // atoi()
#include<io.h> // eof()
#include<math.h> // floor(),ceil(),abs()
#include<process.h> // exit()
#include<iostream.h> // cout,cin
// 函数结果状态代码
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef int Status; // Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等
typedef int Boolean; // Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE
#define MAX_NUM_OF_KEY 8 // 关键字项数的最大值
#define RADIX 10 // 关键字基数，此时是十进制整数的基数
#define MAX_SPACE 1000
struct SLCell // 静态链表的结点类型
{
KeysType keys[MAX_NUM_OF_KEY]; // 关键字
InfoType otheritems; // 其它数据项
int next;
};

struct SLList // 静态链表类型
{
SLCell r[MAX_SPACE]; // 静态链表的可利用空间，r[0]为头结点
int keynum; // 记录的当前关键字个数
int recnum; // 静态链表的当前长度
};

typedef int ArrType[RADIX];
void InitList(SLList &L,RedType D[],int n)
{ // 初始化静态链表L（把数组D中的数据存于L中）
char c[MAX_NUM_OF_KEY],c1[MAX_NUM_OF_KEY];
int i,j,max=D[0].key; // max为关键字的最大值
for(i=1;i<n;i++)
if(max<D[i].key)
max=D[i].key;
L.keynum=int(ceil(log10(max)));
L.recnum=n;
for(i=1;i<=n;i++)
{
L.r[i].otheritems=D[i-1].otherinfo;
itoa(D[i-1].key,c,10); // 将10进制整型转化为字符型,存入c
for(j=strlen(c);j<L.keynum;j++) // 若c的长度<max的位数,在c前补'0'
{
strcpy(c1,"0");
strcat(c1,c);
strcpy(c,c1);
}
for(j=0;j<L.keynum;j++)
L.r[i].keys[j]=c[L.keynum-1-j];
}
}

int ord(char c)
{ // 返回k的映射(个位整数)
return c-'0';
}

void Distribute(SLCell r[],int i,ArrType f,ArrType e) // 算法10.15
{ // 静态键表L的r域中记录已按(keys[0],…,keys[i-1])有序。本算法按
// 第i个关键字keys[i]建立RADIX个子表,使同一子表中记录的keys[i]相同。
// f[0..RADIX-1]和e[0..RADIX-1]分别指向各子表中第一个和最后一个记录
int j,p;
for(j=0;j<RADIX;++j)
f[j]=0; // 各子表初始化为空表
for(p=r[0].next;p;p=r[p].next)
{
j=ord(r[p].keys[i]); // ord将记录中第i个关键字映射到[0..RADIX-1]
if(!f[j])
f[j]=p;
else
r[e[j]].next=p;
e[j]=p; // 将p所指的结点插入第j个子表中
}
}

int succ(int i)
{ // 求后继函数
return ++i;
}

void Collect(SLCell r[],ArrType f,ArrType e)
{ // 本算法按keys[i]自小至大地将f[0..RADIX-1]所指各子表依次链接成
// 一个链表，e[0..RADIX-1]为各子表的尾指针。算法10.16
int j,t;
for(j=0;!f[j];j=succ(j)); // 找第一个非空子表，succ为求后继函数
r[0].next=f[j];
t=e[j]; // r[0].next指向第一个非空子表中第一个结点
while(j<RADIX-1)
{
for(j=succ(j);j<RADIX-1&&!f[j];j=succ(j)); // 找下一个非空子表
if(f[j])
{ // 链接两个非空子表
r[t].next=f[j];
t=e[j];
}
}
r[t].next=0; // t指向最后一个非空子表中的最后一个结点
}

void printl(SLList L)
{ // 按链表输出静态链表
int i=L.r[0].next,j;
while(i)
{
for(j=L.keynum-1;j>=0;j--)
printf("%c",L.r[i].keys[j]);
printf(" ");
i=L.r[i].next;
}
}

void RadixSort(SLList &L)
{ // L是采用静态链表表示的顺序表。对L作基数排序，使得L成为按关键字
// 自小到大的有序静态链表，L.r[0]为头结点。算法10.17
int i;
ArrType f,e;
for(i=0;i<L.recnum;++i)
L.r[i].next=i+1;
L.r[L.recnum].next=0; // 将L改造为静态链表
for(i=0;i<L.keynum;++i)
{ // 按最低位优先依次对各关键字进行分配和收集
Distribute(L.r,i,f,e); // 第i趟分配
Collect(L.r,f,e); // 第i趟收集
printf("第%d趟收集后:\n",i+1);
printl(L);
printf("\n");
}
}

void print(SLList L)
{ // 按数组序号输出静态链表
int i,j;
printf("keynum=%d recnum=%d\n",L.keynum,L.recnum);
for(i=1;i<=L.recnum;i++)
{
printf("keys=");
for(j=L.keynum-1;j>=0;j--)
printf("%c",L.r[i].keys[j]);
printf(" otheritems=%d next=%d\n",L.r[i].otheritems,L.r[i].next);
}
}

void Sort(SLList L,int adr[]) // 改此句(类型)
{ // 求得adr[1..L.length]，adr[i]为静态链表L的第i个最小记录的序号
int i=1,p=L.r[0].next;
while(p)
{
adr[i++]=p;
p=L.r[p].next;
}
}

void Rearrange(SLList &L,int adr[]) // 改此句(类型)
{ // adr给出静态链表L的有序次序，即L.r[adr[i]]是第i小的记录。
// 本算法按adr重排L.r，使其有序。算法10.18(L的类型有变)
int i,j,k;
for(i=1;i<L.recnum;++i) // 改此句(类型)
if(adr[i]!=i)
{
j=i;
L.r[0]=L.r[i]; // 暂存记录L.r[i]
while(adr[j]!=i)
{ // 调整L.r[adr[j]]的记录到位直到adr[j]=i为止
k=adr[j];
L.r[j]=L.r[k];
adr[j]=j;
j=k; // 记录按序到位
}
L.r[j]=L.r[0];
adr[j]=j;
}
}

#define N 10
void main()
{
RedType d[N]={{278,1},{109,2},{63,3},{930,4},{589,5},{184,6},{505,7},{269,8},{8,9},{83,10}};
SLList l;
int *adr;
InitList(l,d,N);
printf("排序前(next域还没赋值):\n");
print(l);
RadixSort(l);
printf("排序后(静态链表):\n");
print(l);
adr=(int*)malloc((l.recnum)*sizeof(int));
Sort(l,adr);
Rearrange(l,adr);
printf("排序后(重排记录):\n");
print(l);
}
/*******************************************/
//归并排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定义其它数据项的类型
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度
typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型
struct RedType // 记录类型
{
KeyType key; // 关键字项
InfoType otherinfo; // 其它数据项，具体类型在主程中定义
};

struct SqList // 顺序表类型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]闲置或用作哨兵单元
int length; // 顺序表长度
};
void Merge(RedType SR[],RedType TR[],int i,int m,int n)
{ // 将有序的SR[i..m]和SR[m+1..n]归并为有序的TR[i..n] 算法10.12
int j,k,l;
for(j=m+1,k=i;i<=m&&j<=n;++k) // 将SR中记录由小到大地并入TR
if LQ(SR[i].key,SR[j].key)
TR[k]=SR[i++];
else
TR[k]=SR[j++];
if(i<=m)
for(l=0;l<=m-i;l++)
TR[k+l]=SR[i+l]; // 将剩余的SR[i..m]复制到TR
if(j<=n)
for(l=0;l<=n-j;l++)
TR[k+l]=SR[j+l]; // 将剩余的SR[j..n]复制到TR
}

void MSort(RedType SR[],RedType TR1[],int s, int t)
{ // 将SR[s..t]归并排序为TR1[s..t]。算法10.13
int m;
RedType TR2[MAXSIZE+1];
if(s==t)
TR1[s]=SR[s];
else
{
m=(s+t)/2; // 将SR[s..t]平分为SR[s..m]和SR[m+1..t]
MSort(SR,TR2,s,m); // 递归地将SR[s..m]归并为有序的TR2[s..m]
MSort(SR,TR2,m+1,t); // 递归地将SR[m+1..t]归并为有序的TR2[m+1..t]
Merge(TR2,TR1,s,m,t); // 将TR2[s..m]和TR2[m+1..t]归并到TR1[s..t]
}
}

void MergeSort(SqList &L)
{ // 对顺序表L作归并排序。算法10.14
MSort(L.r,L.r,1,L.length);
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 7
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7}};
SqList l;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前:\n");
print(l);
MergeSort(l);
printf("排序后:\n");
print(l);
}
/**********************************************/
//起泡排序
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> // malloc()等
#include<limits.h> // INT_MAX等
#include<stdio.h> // EOF(=^Z或F6),NULL
#include<stdlib.h> // atoi()
#include<io.h> // eof()
#include<math.h> // floor(),ceil(),abs()
#include<process.h> // exit()
#include<iostream.h> // cout,cin
// 函数结果状态代码
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef int Status;
typedef int Boolean;
#define N 8
void bubble_sort(int a[],int n)
{ // 将a中整数序列重新排列成自小至大有序的整数序列(起泡排序)
int i,j,t;
Status change;
for(i=n-1,change=TRUE;i>1&&change;--i)
{
change=FALSE;
for(j=0;j<i;++j)
if(a[j]>a[j+1])
{
t=a[j];
a[j]=a[j+1];
a[j+1]=t;
change=TRUE;
}
}
}

void print(int r[],int n)
{
int i;
for(i=0;i<n;i++)
printf("%d ",r[i]);
printf("\n");
}

void main()
{
int d[N]={49,38,65,97,76,13,27,49};
printf("排序前:\n");
print(d,N);
bubble_sort(d,N);
printf("排序后:\n");
print(d,N);
}
/****************************************************/
//简单选择排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定义其它数据项的类型
#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度
typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型
struct RedType // 记录类型
{
KeyType key; // 关键字项
InfoType otherinfo; // 其它数据项，具体类型在主程中定义
};

struct SqList // 顺序表类型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]闲置或用作哨兵单元
int length; // 顺序表长度
};
int SelectMinKey(SqList L,int i)
{ // 返回在L.r[i..L.length]中key最小的记录的序号
KeyType min;
int j,k;
k=i; // 设第i个为最小
min=L.r[i].key;
for(j=i+1;j<=L.length;j++)
if(L.r[j].key<min) // 找到更小的
{
k=j;
min=L.r[j].key;
}
return k;
}

void SelectSort(SqList &L)
{ // 对顺序表L作简单选择排序。算法10.9
int i,j;
RedType t;
for(i=1;i<L.length;++i)
{ // 选择第i小的记录，并交换到位
j=SelectMinKey(L,i); // 在L.r[i..L.length]中选择key最小的记录
if(i!=j)
{ // 与第i个记录交换
t=L.r[i];
L.r[i]=L.r[j];
L.r[j]=t;
}
}
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 8
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8}};
SqList l;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前:\n");
print(l);
SelectSort(l);
printf("排序后:\n");
print(l);
}
/************************************************/
//树形选择排序
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#include<malloc.h> // malloc()等
#include<limits.h> // INT_MAX等
#include<stdio.h> // EOF(=^Z或F6),NULL
#include<stdlib.h> // atoi()
#include<io.h> // eof()
#include<math.h> // floor(),ceil(),abs()
#include<process.h> // exit()
#include<iostream.h> // cout,cin
// 函数结果状态代码
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
typedef int Status; // Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码，如OK等
typedef int Boolean; // Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE
typedef int InfoType; // 定义其它数据项的类型
#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度
typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型
struct RedType // 记录类型
{
KeyType key; // 关键字项
InfoType otherinfo; // 其它数据项，具体类型在主程中定义
};

struct SqList // 顺序表类型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]闲置或用作哨兵单元
int length; // 顺序表长度
};
void TreeSort(SqList &L)
{ // 树形选择排序
int i,j,j1,k,k1,l,n=L.length;
RedType *t;
l=(int)ceil(log(n)/log(2))+1; // 完全二叉树的层数
k=(int)pow(2,l)-1; // l层完全二叉树的结点总数
k1=(int)pow(2,l-1)-1; // l-1层完全二叉树的结点总数
t=(RedType*)malloc(k*sizeof(RedType)); // 二叉树采用顺序存储结构
for(i=1;i<=n;i++) // 将L.r赋给叶子结点
t[k1+i-1]=L.r[i];
for(i=k1+n;i<k;i++) // 给多余的叶子的关键字赋无穷大
t[i].key=INT_MAX;
j1=k1;
j=k;
while(j1)
{ // 给非叶子结点赋值
for(i=j1;i<j;i+=2)
t[i].key<t[i+1].key?(t[(i+1)/2-1]=t[i]):(t[(i+1)/2-1]=t[i+1]);
j=j1;
j1=(j1-1)/2;
}
for(i=0;i<n;i++)
{
L.r[i+1]=t[0]; // 将当前最小值赋给L.r[i]
j1=0;
for(j=1;j<l;j++) // 沿树根找结点t[0]在叶子中的序号j1
t[2*j1+1].key==t[j1].key?(j1=2*j1+1):(j1=2*j1+2);
t[j1].key=INT_MAX;
while(j1)
{
j1=(j1+1)/2-1; // 序号为j1的结点的双亲结点序号
t[2*j1+1].key<=t[2*j1+2].key?(t[j1]=t[2*j1+1]):(t[j1]=t[2*j1+2]);
}
}
free(t);
}

void print(SqList L)
{
int i;
for(i=1;i<=L.length;i++)
printf("(%d,%d)",L.r[i].key,L.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 8
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8}};
SqList l;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
l.r[i+1]=d[i];
l.length=N;
printf("排序前:\n");
print(l);
TreeSort(l);
printf("排序后:\n");
print(l);
}
/****************************/
//堆排序
#include<stdio.h>
typedef int InfoType; // 定义其它数据项的类型
#define EQ(a,b) ((a)==(b))
#define LT(a,b) ((a)<(b))
#define LQ(a,b) ((a)<=(b))
#define MAXSIZE 20 // 一个用作示例的小顺序表的最大长度
typedef int KeyType; // 定义关键字类型为整型
struct RedType // 记录类型
{
KeyType key; // 关键字项
InfoType otherinfo; // 其它数据项，具体类型在主程中定义
};

struct SqList // 顺序表类型
{
RedType r[MAXSIZE+1]; // r[0]闲置或用作哨兵单元
int length; // 顺序表长度
};

typedef SqList HeapType; // 堆采用顺序表存储表示
void HeapAdjust(HeapType &H,int s,int m) // 算法10.10
{ // 已知H.r[s..m]中记录的关键字除H.r[s].key之外均满足堆的定义，本函数
// 调整H.r[s]的关键字,使H.r[s..m]成为一个大顶堆(对其中记录的关键字而言)
RedType rc;
int j;
rc=H.r[s];
for(j=2*s;j<=m;j*=2)
{ // 沿key较大的孩子结点向下筛选
if(j<m&<(H.r[j].key,H.r[j+1].key))
++j; // j为key较大的记录的下标
if(!LT(rc.key,H.r[j].key))
break; // rc应插入在位置s上
H.r[s]=H.r[j];
s=j;
}
H.r[s]=rc; // 插入
}

void HeapSort(HeapType &H)
{ // 对顺序表H进行堆排序。算法10.11
RedType t;
int i;
for(i=H.length/2;i>0;--i) // 把H.r[1..H.length]建成大顶堆
HeapAdjust(H,i,H.length);
for(i=H.length;i>1;--i)
{ // 将堆顶记录和当前未经排序子序列H.r[1..i]中最后一个记录相互交换
t=H.r[1];
H.r[1]=H.r[i];
H.r[i]=t;
HeapAdjust(H,1,i-1); // 将H.r[1..i-1]重新调整为大顶堆
}
}

void print(HeapType H)
{
int i;
for(i=1;i<=H.length;i++)
printf("(%d,%d)",H.r[i].key,H.r[i].otherinfo);
printf("\n");
}

#define N 8
void main()
{
RedType d[N]={{49,1},{38,2},{65,3},{97,4},{76,5},{13,6},{27,7},{49,8}};
HeapType h;
int i;
for(i=0;i<N;i++)
h.r[i+1]=d[i];
h.length=N;
printf("排序前:\n");
print(h);
HeapSort(h);
printf("排序后:\n");
print(h);
}