拓扑排序

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑

神经网络训练前，需设计拓扑结构，包括隐层神经元数量及其初始参数。隐层神经元越多，逼近越精确，但不宜过多，否则训练时间长、容错能力下降。如训练后准确性不达标，需重新设计拓扑或修改初始参数。

排序里的基数排序，用起来还挺顺手的。它不比大小，而是按位来分桶。比如先看个位，再看十位、百位，一轮轮下来，数据就排好了。这招在大量整数时管用，尤其是数值不太大的时候，效率还挺高的。 基数排序靠的是分桶，每一位都设十个桶（0-9），把数字按当前位数扔进去，再按顺序拿出来。整个过程不比大小，所以不会出现“越比较越乱”的情况，也不会影响相等元素的顺序，稳定性不错。 方式也蛮直接的，通常用计数排序来配合分桶操作。因为它在小范围整数排序上快得飞起。排序的时候你只需要知道最大数有几位，从个位开始一轮轮地排，像流水线一样，有条理。 说点实在的，时间复杂度是 O(n * k)，n 是元素数量，k 是最大数的位

桶排序是一种基于计数的排序算法，其核心思想是将待排序元素分散到有限数量的桶中，然后分别对每个桶中的元素进行排序。首先，扫描待排序序列找出最大值和最小值，根据这两个值确定桶的范围。接着，将每个元素分配到对应的桶中，再分别对每个桶中的元素进行排序。最后，按照桶的顺序依次输出所有元素即可。

选择排序的思路蛮直接，没啥复杂逻辑。每次从还没排好的里面挑个最小的，放到前面去，直到全排好。代码不长，逻辑也清晰，适合刚开始摸排序算法的同学。 选择排序的核心点就在于“挑最小的”这个动作。不管你是用for循环还是配个minIndex，思路都挺清楚的。而且数据量不是大的时候，表现还不错。 像写课程设计或者整理代码库的时候，选它做示例挺合适。比如这篇代码优化的文章，就讲了怎么把选择排序搞得更干净点，适合参考参考。 哦对了，如果你还在理清楚各种排序算法的关系，推荐去看看这篇排序算法汇总，还有个脑图版的思维导图也蛮有用，方便你整体把握。 如果你是刚接触排序，想练练基本功，那就试试手撸一遍。写完之后记得

起泡排序通过逐次交换相邻较小元素，将最大元素移动至末尾。经过 n-1 趟遍历，所有元素将按照从小到大的顺序排列，其中最小元素位于数组首位。

双闭环控制，其中电压外环与电流内环相结合，实现高效的能量管理与稳定性。

直接插入排序是一种基础且常用的排序算法，其操作类似于整理扑克牌的过程。深入探讨了直接插入排序的基本思想、步骤、时间复杂度及适用场景。在算法实现方面，提供了详细的伪代码示例，并分析了最好情况、最坏情况和平均情况下的时间复杂度。此外，还介绍了直接插入排序的稳定性和空间复杂度。总结来说，尽管直接插入排序在处理大规模数据时效率较低，但其简单和稳定性使其在小规模数据或部分有序数据的排序中表现良好。

在 ORDER BY 子句中可使用列别名进行排序。幻灯片示例按年薪对数据进行排序。

Redis 提供了对列表、集合和有序集合元素进行排序的功能。通过 SORT 命令，你可以指定要排序的键以及排序规则，例如按模式匹配、限制范围、获取特定模式值，以及指定升序或降序排序。