Rumah pembangunan bahagian belakang tutorial php PHP 数据结构 算法 三元组 Triplet_PHP

PHP 数据结构 算法 三元组 Triplet_PHP

Jun 01, 2016 pm 12:16 PM
struktur data algoritma

复制代码 代码如下:
/**
* 三元组 Triplet
*
*/
class Triplet
{
private $_data = null;
// 初始化三元组
public function init($val1,$val2,$val3)
{
$this->_data[0] = $val1;
$this->_data[1] = $val2;
$this->_data[2] = $val3;
return true;
}
// 销毁三元组
public function destroy()
{
unset($this->_data);
return true;
}
// 返回第$key的值
public function get($key)
{
if($key 3) return false;
return $this->_data[$key - 1];
}
// 设置第$key元的值为$val
public function put($key,$val)
{
if($key 3) return false;
$this->_data[$key - 1] = $val;
return true;
}
// 是否按升序排序
public function isAscending()
{
return ($this->_data[0] _data[1]) && ($this->_data[1] _data[2]);
}
// 是否按降序排序
public function isDescending()
{
return ($this->_data[0] >= $this->_data[1]) && ($this->_data[1] >= $this->_data[2]);
}
// 获取最大值
public function max()
{
return ($this->_data[0] >= $this->_data[1])? ($this->_data[0] >= $this->_data[2])? $this->_data[0] : $this->_data[2] : ($this->_data[1] >= $this->_data[2])? $this->_data[1] : $this->_data[2];
}
// 获取最小值
public function min()
{
return ($this->_data[0] _data[1])? ($this->_data[0] _data[2])? $this->_data[0] : $this->_data[2] : ($this->_data[1] _data[2])? $this->_data[1] : $this->_data[2];
}
}
//
$objTriplet = new Triplet();
echo "init:";var_dump($objTriplet->init(1,2,3)); echo "
";
echo "get 1:";var_dump($objTriplet->get(1)); echo "
";
echo "get 4:";var_dump($objTriplet->get(4)); echo "
"; // false
echo "put 3,4:";var_dump($objTriplet->put(3,4)); echo "
";
echo "max:";var_dump($objTriplet->max()); echo "
";
echo "min:";var_dump($objTriplet->min()); echo "
";
echo "isAscending:";var_dump($objTriplet->isAscending()); echo "
";
echo "isDescending:";var_dump($objTriplet->isDescending()); echo "
";
?>
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

CLIP-BEVFormer: Selia secara eksplisit struktur BEVFormer untuk meningkatkan prestasi pengesanan ekor panjang CLIP-BEVFormer: Selia secara eksplisit struktur BEVFormer untuk meningkatkan prestasi pengesanan ekor panjang Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Terokai prinsip asas dan pemilihan algoritma bagi fungsi isihan C++ Terokai prinsip asas dan pemilihan algoritma bagi fungsi isihan C++ Apr 02, 2024 pm 05:36 PM

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Bolehkah kecerdasan buatan meramalkan jenayah? Terokai keupayaan CrimeGPT Bolehkah kecerdasan buatan meramalkan jenayah? Terokai keupayaan CrimeGPT Mar 22, 2024 pm 10:10 PM

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

Bandingkan struktur data kompleks menggunakan perbandingan fungsi Java Bandingkan struktur data kompleks menggunakan perbandingan fungsi Java Apr 19, 2024 pm 10:24 PM

Apabila menggunakan struktur data kompleks dalam Java, Comparator digunakan untuk menyediakan mekanisme perbandingan yang fleksibel. Langkah-langkah khusus termasuk: mentakrifkan kelas pembanding, menulis semula kaedah bandingkan untuk menentukan logik perbandingan. Buat contoh pembanding. Gunakan kaedah Collections.sort, menghantar contoh koleksi dan pembanding.

Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

Struktur dan algoritma data Java: penjelasan mendalam Struktur dan algoritma data Java: penjelasan mendalam May 08, 2024 pm 10:12 PM

Struktur data dan algoritma ialah asas pembangunan Java Artikel ini meneroka secara mendalam struktur data utama (seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, dll.) dan algoritma (seperti pengisihan, carian, algoritma graf, dll.) dalam Java. Struktur ini diilustrasikan dengan contoh praktikal, termasuk menggunakan tatasusunan untuk menyimpan skor, senarai terpaut untuk mengurus senarai beli-belah, tindanan untuk melaksanakan rekursi, baris gilir untuk menyegerakkan benang, dan pepohon dan jadual cincang untuk carian dan pengesahan pantas. Memahami konsep ini membolehkan anda menulis kod Java yang cekap dan boleh diselenggara.

Aplikasi algoritma dalam pembinaan 58 platform potret Aplikasi algoritma dalam pembinaan 58 platform potret May 09, 2024 am 09:01 AM

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

See all articles