php数据结构与算法(PHP描述) 快速排序 quick sort_php技巧
/**
* 快速排序 quick sort
*
**/
function sort_quick($arrData) {
if(empty($arrData) || !is_array($arrData)) return false;
$flag = $arrData[0];
$len = count($arrData) - 1;
if($len == 0) return $arrData; // 如果只有一个数据的数组直接返回
$arrLeft = array();
$arrRight = array();
$len_l = 0;
$len_r = 0;
for($i = 1; $i if($arrData[$i] $arrLeft[$len_l] = $arrData[$i]; // 小于的放左边
$len_l++;
} else {
$arrRight[$len_r] = $arrData[$i]; // 大于等于的放右边
$len_r++;
}
}
// 合并数组
$arrResult = array();
if($len_l) {
$arrLeft = sort_quick($arrLeft);
for($i = 0;$i $arrResult[$i] = $arrLeft[$i];
}
}
$arrResult[$len_l] = $flag;
$len_l++;
if($len_r) {
$arrRight = sort_quick($arrRight);
for($i = 0;$i $arrResult[$len_l] = $arrRight[$i];
$len_l++;
}
}
echo "== ",$flag," ==========================================
";
echo "data : ",print_r($arrData),"
";
echo "filter left: ",print_r($arrLeft),"
";
echo "filter right: ",print_r($arrRight),"
";
echo "return : ",print_r($arrResult),"
";
return $arrResult;
}
//$list = array(4,3,2,1,5,7,3,7);
$list = array(4,51,6,73,2,5,9,33,50,3,4,6,1,4,67);
$list = sort_quick($list);
echo "
";print_r($list); <br>

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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.

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.

Lors de l'utilisation de structures de données complexes en Java, Comparator est utilisé pour fournir un mécanisme de comparaison flexible. Les étapes spécifiques comprennent : la définition d’une classe de comparaison et la réécriture de la méthode de comparaison pour définir la logique de comparaison. Créez une instance de comparaison. Utilisez la méthode Collections.sort, en transmettant les instances de collection et de comparateur.

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

Les structures de données et les algorithmes sont à la base du développement Java. Cet article explore en profondeur les structures de données clés (telles que les tableaux, les listes chaînées, les arbres, etc.) et les algorithmes (tels que le tri, la recherche, les algorithmes graphiques, etc.) en Java. Ces structures sont illustrées par des exemples pratiques, notamment l'utilisation de tableaux pour stocker les scores, de listes chaînées pour gérer les listes de courses, de piles pour implémenter la récursion, de files d'attente pour synchroniser les threads, ainsi que d'arbres et de tables de hachage pour une recherche et une authentification rapides. Comprendre ces concepts vous permet d'écrire du code Java efficace et maintenable.

1. Contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits Tout d'abord, je voudrais partager avec vous le contexte de la construction de la plateforme 58 Portraits. 1. La pensée traditionnelle de la plate-forme de profilage traditionnelle ne suffit plus. La création d'une plate-forme de profilage des utilisateurs s'appuie sur des capacités de modélisation d'entrepôt de données pour intégrer les données de plusieurs secteurs d'activité afin de créer des portraits d'utilisateurs précis. Elle nécessite également l'exploration de données pour comprendre le comportement et les intérêts des utilisateurs. et besoins, et fournir des capacités côté algorithmes ; enfin, il doit également disposer de capacités de plate-forme de données pour stocker, interroger et partager efficacement les données de profil utilisateur et fournir des services de profil. La principale différence entre une plate-forme de profilage d'entreprise auto-construite et une plate-forme de profilage de middle-office est que la plate-forme de profilage auto-construite dessert un seul secteur d'activité et peut être personnalisée à la demande. La plate-forme de mid-office dessert plusieurs secteurs d'activité et est complexe ; modélisation et offre des fonctionnalités plus générales. 2.58 Portraits d'utilisateurs de l'arrière-plan de la construction du portrait sur la plate-forme médiane 58

L'arbre AVL est un arbre de recherche binaire équilibré qui garantit des opérations de données rapides et efficaces. Pour atteindre l'équilibre, il effectue des opérations de virage à gauche et à droite, en ajustant les sous-arbres qui violent l'équilibre. Les arbres AVL utilisent l'équilibrage de hauteur pour garantir que la hauteur de l'arbre est toujours petite par rapport au nombre de nœuds, réalisant ainsi des opérations de recherche de complexité temporelle logarithmique (O (logn)) et maintenant l'efficacité de la structure de données même sur de grands ensembles de données.

Auteur | Évalué par Wang Hao | L'application Chonglou News est un moyen important pour les gens d'obtenir des sources d'informations dans leur vie quotidienne. Vers 2010, les applications d'information étrangères populaires comprenaient Zite et Flipboard, tandis que les applications d'information nationales populaires étaient principalement les quatre principaux portails. Avec la popularité des produits de recommandation d'actualités d'une nouvelle ère représentés par Toutiao, les applications d'actualités sont entrées dans une nouvelle ère. Quant aux entreprises technologiques, quelle qu'elles soient, tant qu'elles maîtrisent la technologie sophistiquée des algorithmes de recommandation d'actualités, elles auront fondamentalement l'initiative et la voix au niveau technique. Aujourd'hui, jetons un coup d'œil à un article du RecSys2023 Best Long Paper Nomination Award : GoingBeyondLocal:GlobalGraph-EnhancedP.
