ソートアルゴリズムの詳細説明
いわゆる並べ替えは、レコードの文字列を、その中の 1 つまたはいくつかのキーワードのサイズに応じて昇順または降順に配置する操作です。ソートアルゴリズムは、必要に応じてレコードを配置する方法です。並べ替えアルゴリズムは、多くの分野、特に大量のデータの処理において大きな注目を集めています。優れたアルゴリズムにより、多くのリソースを節約できます。
単純挿入ソート
/** * 将位置p上的元素向左移动,直到它在前p+1个元素中的正确位置被找到的地方 * @param a an array of Comparable items */public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void insertionSort(AnyType[] a) { int j; for (int p = 1; p < a.length; p++) { AnyType tmp = a[p]; for (j = p; j > 0 && tmp.compareTo(a[j-1]) < 0; j--) { a[j] = a[j-1]; } a[j] = tmp; } System.out.println(Arrays.toString(a));}
シェルソートヒルソート
/** * @param a an array of Comparable items */public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void shellSort(AnyType[] a) { int j; for (int gap = a.length / 2; gap > 0; gap /= 2) { for (int i = gap; i < a.length; i++) { AnyType tmp = a[i]; for (j = i; j >= gap && tmp.compareTo(a[j - gap]) < 0; j -= gap) { a[j] = a[j - gap]; } a[j] = tmp; } } System.out.println(Arrays.toString(a)); }
バイナリソートバイナリソート
/** * @param a an array of Comparable items */public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void binarySort(AnyType[] a) { Integer i,j; Integer low,high,mid; AnyType temp; for(i=1;i<a.length;i++){ temp=a[i]; low=0; high=i-1; while(low<=high){ mid=(low+high)/2; if(temp.compareTo(a[mid]) < 0) { high=mid-1; } else { low=mid+1; } } for(j=i-1;j>high;j--) a[j+1]=a[j]; a[high+1]=temp; } System.out.println(Arrays.toString(a)); }
バブルソート
/** * @param a an array of Comparable items */public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void bubbleSort(AnyType[] a) { Integer i,j; AnyType temp; for(i=1;i<a.length;i++) { for(j=0;j<a.length-i;j++) { //循环找到下沉"气泡",每下沉一位,下次比较长度较小一位 if(a[j].compareTo(a[j+1]) > 0) { temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp; //将"气泡"下沉到当前比较的最后一位 } } } System.out.println(Arrays.toString(a)); }
選択ソート選択ソート
/** * @param a an array of Comparable items */public static <AnyType extends Comparable<? super AnyType>> void selectSort(AnyType[] a) { Integer i,j,min; AnyType temp; for(i=0;i<a.length-1;i++) { temp=a[i]; min=i; //将当前位置元素当作最小值元素(其实是要将最小值元素交换到当前) for(j=i+1;j<a.length;j++) { if(temp.compareTo(a[j]) > 0) { //用a[i]和后面所有元素逐个比较,找到最小指的下标并记录 temp=a[j]; //下一位小于前一位,则将下一位赋值给temp并继续往右移动比较 min=j; //最小值的下标,赋值给min } } a[min] = a[i]; //将最小值元素的和当前元素交换,使得当前元素为其后面所有元素中最小值 a[i] = temp; } System.out.println(Arrays.toString(a));
上記の内容はチュートリアルですいくつかの並べ替えアルゴリズムについて説明しますので、皆さんのお役に立てれば幸いです。
関連する推奨事項:

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

OracleSQL の除算演算の詳細な説明 OracleSQL では、除算演算は一般的かつ重要な数学演算であり、2 つの数値を除算した結果を計算するために使用されます。除算はデータベース問合せでよく使用されるため、OracleSQL での除算演算とその使用法を理解することは、データベース開発者にとって重要なスキルの 1 つです。この記事では、OracleSQL の除算演算に関する関連知識を詳細に説明し、読者の参考となる具体的なコード例を示します。 1. OracleSQL での除算演算

人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

私たちの仕事では、wps ソフトウェアをよく使用します。wps ソフトウェアではデータを処理する方法がたくさんあり、機能も非常に強力です。平均値や要約などを求める関数をよく使用します。統計データに使用できるメソッドは、WPS ソフトウェア ライブラリで誰でも利用できるように用意されています。以下では、WPS でスコアをソートする手順を紹介します。これを読んだ後、経験から学ぶことができます。 1. まず、ランク付けする必要があるテーブルを開きます。以下に示すように。 2. 次に、数式 =rank(B2, B2: B5, 0) を入力します。必ず 0 を入力してください。以下に示すように。 3. 数式を入力した後、コンピュータのキーボードの F4 キーを押すと、相対参照が絶対参照に変更されます。

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58