经典算法学习快速排序
经典算法学习——快速排序
快速排序应该算是在面试笔试中最常用的算法了,各位面试官都非常喜欢。排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,其中的思想也是用了分治法和递归的思想。示例代码上传到:https://github.com/chenyufeng1991/QuickSort
算法的基本思想是:
(1)先从数列中取出一个数作为基准数(常常选第一个数);
(2)分区过程,比这个数大的数放到它的右边,小于或等于的数全放到它的左边;
(3)再对左右区间重复第二步,直到每个区间只有一个数位置,即左边界下标等于右边界下标;
简化描述为:
1.i= L, j=R,基准数即为a[i],保存起来;
2.j--,由后向前找比它小的数,找到后将此数放到a[i]中;
3.i++,由前向后找比它大的数,找到后将此数填入到a[j]中;
4.递归执行2,3两步,直到i==j,最后将基准数填入a[i]中;
具体代码实现如下:
// // main.c // QuickSort // // Created by chenyufeng on 16/1/27. // Copyright © 2016年 chenyufengweb. All rights reserved. // #include <stdio.h> int *quickSort(int arr[],int l,int r); void quickSort02(int *arr,int l,int r); int main(int argc, const char * argv[]) { int numArr[5] = {3,6,0,9,4}; //使用指针返回数组,返回的其实是数组的头指针; /** * 使用返回指针; */ // int *retArr; // retArr = quickSort(numArr, 0, 4); // for (int i = 0; i < 5; i++) { // //取数组值 // printf("%d ",*(retArr + i)); // } /** * 直接传递引用,比较方便; */ quickSort02(numArr, 0, 4); for (int i = 0; i < 5; i++) { printf("%d ",numArr[i]); } } int *quickSort(int arr[],int l,int r){ //当左右指针相等的时候直接返回; if (l < r) { //此时的x就是基准值; int i = l,j = r,x = arr[l]; //下面的while循环表示一次分治,也就是进行一次排序; while (i < j) { //先从基准值右侧找出小于基准的值; while (i < j && arr[j] >= x) { j--; } if (i < j) { //交换顺序,i++; arr[i++] = arr[j]; } //从基准值左侧找出大于基准的值; while (i < j && arr[i] < x) { i++; } if (i < j) { //交换顺序,j--; arr[j--] = arr[i]; } } //把基准值放入arr[i]位置; arr[i] = x; //递归,左右两侧分别进行快排; quickSort(arr, l, i - 1); quickSort(arr, i + 1, r); } return arr; } void quickSort02(int *arr,int l,int r){ //当左右指针相等的时候直接返回; if (l < r) { //此时的x就是基准值; int i = l,j = r,x = arr[l]; //下面的while循环表示一次分治,也就是进行一次排序; while (i < j) { //先从基准值右侧找出小于基准的值; while (i < j && arr[j] >= x) { j--; } if (i < j) { //交换顺序,i++; arr[i++] = arr[j]; } //从基准值左侧找出大于基准的值; while (i < j && arr[i] < x) { i++; } if (i < j) { //交换顺序,j--; arr[j--] = arr[i]; } } //把基准值放入arr[i]位置; arr[i] = x; //递归,左右两侧分别进行快排; quickSort(arr, l, i - 1); quickSort(arr, i + 1, r); } }</stdio.h>

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

写在前面&笔者的个人理解目前,在整个自动驾驶系统当中,感知模块扮演了其中至关重要的角色,行驶在道路上的自动驾驶车辆只有通过感知模块获得到准确的感知结果后,才能让自动驾驶系统中的下游规控模块做出及时、正确的判断和行为决策。目前,具备自动驾驶功能的汽车中通常会配备包括环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器在内的多种数据信息传感器来收集不同模态的信息,用于实现准确的感知任务。基于纯视觉的BEV感知算法因其较低的硬件成本和易于部署的特点,以及其输出结果能便捷地应用于各种下游任务,因此受到工业

C++中机器学习算法面临的常见挑战包括内存管理、多线程、性能优化和可维护性。解决方案包括使用智能指针、现代线程库、SIMD指令和第三方库,并遵循代码风格指南和使用自动化工具。实践案例展示了如何利用Eigen库实现线性回归算法,有效地管理内存和使用高性能矩阵操作。

C++sort函数底层采用归并排序,其复杂度为O(nlogn),并提供不同的排序算法选择,包括快速排序、堆排序和稳定排序。

人工智能(AI)与执法领域的融合为犯罪预防和侦查开辟了新的可能性。人工智能的预测能力被广泛应用于CrimeGPT(犯罪预测技术)等系统,用于预测犯罪活动。本文探讨了人工智能在犯罪预测领域的潜力、目前的应用情况、所面临的挑战以及相关技术可能带来的道德影响。人工智能和犯罪预测:基础知识CrimeGPT利用机器学习算法来分析大量数据集,识别可以预测犯罪可能发生的地点和时间的模式。这些数据集包括历史犯罪统计数据、人口统计信息、经济指标、天气模式等。通过识别人类分析师可能忽视的趋势,人工智能可以为执法机构

01前景概要目前,难以在检测效率和检测结果之间取得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法,利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。根据SIMD数据集,新算法的mAP比YOLOv5好2.2%,比YOLOX好8.48%,在检测结果和速度之间实现了更好的平衡。02背景&动机随着远感技术的快速发展,高分辨率光学远感图像已被用于描述地球表面的许多物体,包括飞机、汽车、建筑物等。目标检测在远感图像的解释中

一、多模态大模型的历史发展上图这张照片是1956年在美国达特茅斯学院召开的第一届人工智能workshop,这次会议也被认为拉开了人工智能的序幕,与会者主要是符号逻辑学届的前驱(除了前排中间的神经生物学家PeterMilner)。然而这套符号逻辑学理论在随后的很长一段时间内都无法实现,甚至到80年代90年代还迎来了第一次AI寒冬期。直到最近大语言模型的落地,我们才发现真正承载这个逻辑思维的是神经网络,神经生物学家PeterMilner的工作激发了后来人工神经网络的发展,也正因为此他被邀请参加了这个

一、58画像平台建设背景首先和大家分享下58画像平台的建设背景。1.传统的画像平台传统的思路已经不够,建设用户画像平台依赖数据仓库建模能力,整合多业务线数据,构建准确的用户画像;还需要数据挖掘,理解用户行为、兴趣和需求,提供算法侧的能力;最后,还需要具备数据平台能力,高效存储、查询和共享用户画像数据,提供画像服务。业务自建画像平台和中台类型画像平台主要区别在于,业务自建画像平台服务单条业务线,按需定制;中台平台服务多条业务线,建模复杂,提供更为通用的能力。2.58中台画像建设的背景58的用户画像

写在前面&笔者的个人理解在自动驾驶系统当中,感知任务是整个自驾系统中至关重要的组成部分。感知任务的主要目标是使自动驾驶车辆能够理解和感知周围的环境元素,如行驶在路上的车辆、路旁的行人、行驶过程中遇到的障碍物、路上的交通标志等,从而帮助下游模块做出正确合理的决策和行为。在一辆具备自动驾驶功能的车辆中,通常会配备不同类型的信息采集传感器,如环视相机传感器、激光雷达传感器以及毫米波雷达传感器等等,从而确保自动驾驶车辆能够准确感知和理解周围环境要素,使自动驾驶车辆在自主行驶的过程中能够做出正确的决断。目
