排序算法之冒泡算法
冒泡算法是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
function BubbleSort($array){
if (empty($array) || !is_array($array))
return false;
$len = count($array)-1;
for($i = $len; $i > 0; $i-- ){
for($j = 0; $j
if($array[$j+1]
$temp = $array[$j];
$array[$j] = $array[$j+1];
$array[$j+1] = $temp;
}
}
}
return $array;
}
时间复杂度:O(n*n)
冒泡算法改进方法一:
如果某一次循环中没有发生任何的交换,说明数据已经排好序了,直接跳出程序。
function BubbleSort2($array)
{
if (empty($array) || !is_array($array))
return false;
$len = count($array);
$ischange = false;
for($i = $len - 1 ;$i>0&&!$ischange;$i--)
{
$ischange = true;
for($j=0; $j
{
if($array[$j+1]
{
$temp = $array[$j];
$array[$j] = $array[$j + 1];
$array[$j + 1] = $temp;
$ischange=false;
}
}
}
return $array;
}

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

De nos jours, les performances et les fonctions des téléphones mobiles deviennent de plus en plus puissantes. Presque tous les téléphones mobiles sont équipés de fonctions NFC pratiques pour faciliter le paiement mobile et l'authentification de l'identité des utilisateurs. Cependant, certains utilisateurs de Xiaomi 14Pro ne savent peut-être pas comment activer la fonction NFC. Ensuite, permettez-moi de vous le présenter en détail. Comment activer la fonction nfc sur Xiaomi 14Pro ? Étape 1 : Ouvrez le menu des paramètres de votre téléphone. Étape 2 : Recherchez et cliquez sur l'option « Connecter et partager » ou « Sans fil et réseaux ». Étape 3 : Dans le menu Connexion et partage ou Sans fil et réseaux, recherchez et cliquez sur « NFC et paiements ». Étape 4 : Recherchez et cliquez sur « NFC Switch ». Généralement, la valeur par défaut est désactivée. Étape 5 : Sur la page du commutateur NFC, cliquez sur le bouton du commutateur pour l'activer.

Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : À l'heure actuelle, dans l'ensemble du système de conduite autonome, le module de perception joue un rôle essentiel. Le véhicule autonome roulant sur la route ne peut obtenir des résultats de perception précis que via le module de perception en aval. dans le système de conduite autonome, prend des jugements et des décisions comportementales opportuns et corrects. Actuellement, les voitures dotées de fonctions de conduite autonome sont généralement équipées d'une variété de capteurs d'informations de données, notamment des capteurs de caméra à vision panoramique, des capteurs lidar et des capteurs radar à ondes millimétriques pour collecter des informations selon différentes modalités afin d'accomplir des tâches de perception précises. L'algorithme de perception BEV basé sur la vision pure est privilégié par l'industrie en raison de son faible coût matériel et de sa facilité de déploiement, et ses résultats peuvent être facilement appliqués à diverses tâches en aval.

Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.

WPS est notre logiciel bureautique couramment utilisé lors de l'édition d'articles longs, les polices sont souvent trop petites pour être clairement visibles, c'est pourquoi les polices et l'ensemble du document sont ajustés. Par exemple : ajuster l'espacement des lignes du document rendra l'ensemble du document très clair. Je suggère à tous les amis d'apprendre cette étape de l'opération. Je la partagerai avec vous aujourd'hui. Les étapes de l'opération spécifiques sont les suivantes, venez jeter un oeil ! Ouvrez le fichier texte WPS que vous souhaitez ajuster, recherchez la barre d'outils de configuration des paragraphes dans le menu [Démarrer] et vous verrez la petite icône de configuration de l'espacement des lignes (représentée par un cercle rouge dans l'image). 2. Cliquez sur le petit triangle inversé dans le coin inférieur droit du paramètre d'espacement des lignes et la valeur d'espacement des lignes correspondante apparaîtra. Vous pouvez choisir 1 à 3 fois l'espacement des lignes (comme indiqué par la flèche sur la figure). 3. Ou cliquez avec le bouton droit sur le paragraphe et il apparaîtra.

La couche inférieure de la fonction de tri C++ utilise le tri par fusion, sa complexité est O(nlogn) et propose différents choix d'algorithmes de tri, notamment le tri rapide, le tri par tas et le tri stable.

Différences et analyse comparative du langage C et de PHP Le langage C et PHP sont tous deux des langages de programmation courants, mais ils présentent des différences évidentes sur de nombreux aspects. Cet article procédera à une analyse comparative du langage C et de PHP et illustrera les différences entre eux à travers des exemples de code spécifiques. 1. Syntaxe et utilisation : Langage C : Le langage C est un langage de programmation orienté processus, principalement utilisé pour la programmation au niveau système et le développement embarqué. La syntaxe du langage C est relativement simple et de bas niveau, peut exploiter directement la mémoire, et est efficace et flexible. Le langage C met l'accent sur l'exhaustivité du programme pour le programmeur

01Aperçu des perspectives Actuellement, il est difficile d'atteindre un équilibre approprié entre efficacité de détection et résultats de détection. Nous avons développé un algorithme YOLOv5 amélioré pour la détection de cibles dans des images de télédétection optique haute résolution, en utilisant des pyramides de caractéristiques multicouches, des stratégies de têtes de détection multiples et des modules d'attention hybrides pour améliorer l'effet du réseau de détection de cibles dans les images de télédétection optique. Selon l'ensemble de données SIMD, le mAP du nouvel algorithme est 2,2 % meilleur que YOLOv5 et 8,48 % meilleur que YOLOX, permettant ainsi d'obtenir un meilleur équilibre entre les résultats de détection et la vitesse. 02 Contexte et motivation Avec le développement rapide de la technologie de télédétection, les images de télédétection optique à haute résolution ont été utilisées pour décrire de nombreux objets à la surface de la Terre, notamment des avions, des voitures, des bâtiments, etc. Détection d'objets dans l'interprétation d'images de télédétection

La convergence de l’intelligence artificielle (IA) et des forces de l’ordre ouvre de nouvelles possibilités en matière de prévention et de détection de la criminalité. Les capacités prédictives de l’intelligence artificielle sont largement utilisées dans des systèmes tels que CrimeGPT (Crime Prediction Technology) pour prédire les activités criminelles. Cet article explore le potentiel de l’intelligence artificielle dans la prédiction de la criminalité, ses applications actuelles, les défis auxquels elle est confrontée et les éventuelles implications éthiques de cette technologie. Intelligence artificielle et prédiction de la criminalité : les bases CrimeGPT utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données, identifiant des modèles qui peuvent prédire où et quand les crimes sont susceptibles de se produire. Ces ensembles de données comprennent des statistiques historiques sur la criminalité, des informations démographiques, des indicateurs économiques, des tendances météorologiques, etc. En identifiant les tendances qui pourraient échapper aux analystes humains, l'intelligence artificielle peut donner du pouvoir aux forces de l'ordre.
