


Bagaimana untuk menulis algoritma jenis pemilihan dalam Python?
Bagaimana untuk menulis algoritma isihan pemilihan dalam Python?
Isih pilihan ialah algoritma pengisihan yang mudah dan intuitif Idea asasnya ialah mencari elemen terkecil dan meletakkannya di hujung bahagian yang diisih, kemudian teruskan mencari elemen terkecil dari bahagian yang tidak diisih dan ulangi proses ini sehingga keseluruhannya. tatasusunan diisih Selesai.
Kini kami akan memperkenalkan secara terperinci cara menulis algoritma isihan pemilihan dalam Python.
Pertama, kami mentakrifkan fungsi select_sort untuk melaksanakan isihan pemilihan. Fungsi ini menerima tatasusunan sebagai parameter dan mengisih tatasusunan asal. Dua gelung bersarang digunakan di dalam fungsi, gelung luar digunakan untuk melintasi tatasusunan, dan gelung dalam digunakan untuk mencari indeks elemen terkecil dalam bahagian yang tidak diisih.
Kodnya adalah seperti berikut:
def select_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n-1): min_index = i for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_index]: min_index = j arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
Seterusnya, kita boleh menguji kesan algoritma pengisihan pemilihan. Contohnya, mengisih tatasusunan integer:
arr = [64, 25, 12, 22, 11] select_sort(arr) print("排序后的数组:") for i in range(len(arr)): print("%d" % arr[i])
Hasil larian adalah seperti berikut:
排序后的数组: 11 12 22 25 64
Ia boleh dilihat bahawa algoritma isihan pemilihan berjaya mengisih tatasusunan input dalam tertib menaik.
Kerumitan masa algoritma isihan pemilihan ialah O(n^2) Tanpa mengira data input, kerumitan masanya adalah sama. Oleh itu, dalam aplikasi praktikal, algoritma isihan pemilihan mempunyai kecekapan yang rendah dan tidak sesuai untuk menyusun tugas memproses data berskala besar.
Ringkasnya, artikel ini memperkenalkan cara menulis algoritma isihan pemilihan dalam Python dan memberikan contoh kod khusus. Saya berharap pembaca dapat menguasai prinsip asas dan kaedah pelaksanaan algoritma isihan pemilihan dengan membaca artikel ini, dan dapat menerapkannya secara fleksibel untuk masalah praktikal.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis algoritma jenis pemilihan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

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.

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.

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.

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

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

Untuk menggunakan Python untuk menulis atur cara permainan dan mencipta karya permainan anda sendiri, anda memerlukan contoh kod khusus Python ialah bahasa pengaturcaraan yang ditafsirkan untuk tujuan umum. Ia mempunyai sintaks yang ringkas dan jelas, mudah dipelajari, dan mempunyai pelbagai aplikasi. Ia boleh digunakan dalam pelbagai bidang seperti aplikasi rangkaian, pengaturcaraan antara muka grafik dan pembangunan permainan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Python untuk menulis program permainan mudah dan memberikan contoh kod khusus. Pembaca boleh mengikuti kod sampel untuk mempelajari kemahiran pembangunan permainan asas, dan kemudian menyesuaikan permainan mengikut keperluan mereka sendiri.

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

Analisis algoritma PHP: Kaedah yang cekap untuk mencari nombor yang hilang dalam tatasusunan Dalam proses membangunkan aplikasi PHP, kita sering menghadapi situasi di mana kita perlu mencari nombor yang hilang dalam tatasusunan. Keadaan ini sangat biasa dalam pemprosesan data dan reka bentuk algoritma, jadi kita perlu menguasai algoritma carian yang cekap untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah yang cekap untuk mencari nombor yang hilang dalam tatasusunan, dan melampirkan contoh kod PHP tertentu. Penerangan Masalah Katakan kita mempunyai tatasusunan yang mengandungi integer antara 1 dan 100, tetapi satu nombor tiada. Kita perlu mereka bentuk a
