首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在java中将快速排序的每一步保存在矩阵中?

在Java中将快速排序的每一步保存在矩阵中,可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个二维数组或矩阵,用于保存每一步的排序结果。矩阵的行数可以根据排序过程的步骤数确定,列数可以根据待排序数组的长度确定。
  2. 实现快速排序算法的代码。快速排序是一种分治算法,可以通过递归实现。在排序过程中,每次选择一个基准元素,并将小于基准元素的数放在左边,大于基准元素的数放在右边。
  3. 在快速排序的代码中,添加保存每一步排序结果的逻辑。可以在每次交换元素或划分子数组时,将当前的数组状态保存到矩阵中的一行。
  4. 在排序完成后,矩阵中的每一行就保存了快速排序的每一步结果。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
public class QuickSortMatrix {
    private static int[][] matrix; // 保存排序结果的矩阵
    private static int step = 0; // 当前排序步骤

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 2, 9, 1, 3, 6, 8, 4, 7}; // 待排序数组
        matrix = new int[arr.length][arr.length]; // 初始化矩阵

        quickSort(arr, 0, arr.length - 1); // 调用快速排序算法

        // 打印排序结果矩阵
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
                System.out.print(matrix[i][j] + " ");
            }
            System.out.println();
        }
    }

    private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int pivot = partition(arr, low, high); // 划分子数组
            matrix[step++] = arr.clone(); // 保存当前排序结果

            quickSort(arr, low, pivot - 1); // 对左子数组进行排序
            quickSort(arr, pivot + 1, high); // 对右子数组进行排序
        }
    }

    private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
        int pivot = arr[high]; // 选择最后一个元素作为基准
        int i = low - 1;

        for (int j = low; j < high; j++) {
            if (arr[j] < pivot) {
                i++;
                swap(arr, i, j); // 交换元素
            }
        }

        swap(arr, i + 1, high); // 将基准元素放到正确的位置
        return i + 1;
    }

    private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }
}

该示例代码中,通过matrix矩阵保存每一步排序的结果,最后打印出整个排序过程的矩阵。请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要考虑更多的边界情况和优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

谷歌大脑重磅研究:首个具有O(nlogn)时间、O(n)空间复杂度可微分排序算法,速度快出一个数量级

排序,在计算机是再常见不过算法。 在机器学习排序也经常用于统计数据、信息检索等领域。 那么问题来了,排序算法在函数角度上是分段线性,也就是说,在几个分段“节点”处是不可微。...△软排序和软排名操作符 在此基础上,要想完成快速计算和微分,一个关键步骤就是将投影简化为序优化 (isotonic optimization)。 ?...接下来是将序优化进行微分,此处采用是雅可比矩阵(Jacobian),因为它简单块级结构,使得导数很容易分析。 ? 而后,结合命题3和引理2,可以描述投影到排列多面体上雅可比矩阵。...需要强调是,与序优化雅可比矩阵不同,投影雅可比矩阵不是块对角,因为我们需要对它行和列进行转置。 最终,可以用O(n)时间和空间中软算子雅可比矩阵相乘。...有网友对其带来“新可能性”做出了更为详细讨论: 我想,可微分排序生成梯度信息量更大,使得梯度下降速度更快,从而能够进一步提升训练速度。 ?

68940

产业安全公开课:重场景下,企业如何高效提升基础安全防护?

化“被动防御”为“主动防御”,威胁情报为安全运营提效腾讯威胁情报高级产品经理高睿结合当下安全运营痛点、难点,分享威胁情报价值,以及如何在百万告警精准发现关键威胁。...2、威胁情报在安全运营应用高睿:威胁情报是企业安全运营告警优先级排序关键依据,并已经成为企业安全运营“神经”和“大脑”。...化“被动防御”为“主动防御”,威胁情报为安全运营提效腾讯威胁情报高级产品经理高睿结合当下安全运营痛点、难点,分享威胁情报价值,以及如何在百万告警精准发现关键威胁。...2、威胁情报在安全运营应用高睿:威胁情报是企业安全运营告警优先级排序关键依据,并已经成为企业安全运营“神经”和“大脑”。...2、威胁情报在安全运营应用高睿:威胁情报是企业安全运营告警优先级排序关键依据,并已经成为企业安全运营“神经”和“大脑”。

2.3K71

为什么要选择Python语言实现机器学习算法

默认安装Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型操作。使用这些数据类型使得实现抽象数学概念非常简单。...此外,读者还可以使用自己熟悉编程风格,面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。...Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库,然而对于这些程序设计语言来说,最大问题是即使完成简单操作也要编写大量代码。...这样,我们就可以同时利用C和Python优点,逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序,如果进一步想要在产品实现机器学习,转换成C代码也不困难。...从这个角度来看,Python快速实现系统优势就更加明显了,我们可以快速地检验算法或者思想是否正确,如果需要,再进一步优化代码。

97880

015— 删除每行最大值【LeetCode2500】

题目 给你一个 m x n 大小矩阵 grid ,由若干正整数组成。 执行下述操作,直到 grid 变为空矩阵: 从一行删除值最大元素。如果存在多个这样值,删除其中任何一个。...将删除元素最大值与答案相加。 注意 执行一次操作,矩阵数据就会减 1 。 返回执行上述操作后答案。...示例一: 输入:grid = [[1,2,4],[3,3,1]] 输出:8 解释:上图展示在一步需要移除值。...示例二: 输入:grid = [[10]] 输出:10 解释:上图展示在一步需要移除值。 - 在第一步操作,从第一行删除 10 。在答案上加 10 。 最终,答案 = 10 。...解题 解法一 思路 首先对一行进行排序,然后一列从后往前找最大值,求和即可得到答案。

18910

UC伯克利等新研究返璞归真,探索网络本质

从最初权重初始化、特征图归一化和残差学习技术,到后来大量网络架构组件,新型非线性激活函数、权重正则化等,深度 ConvNet 训练方法层出不穷。...这些技术受到不同角度启发,预防死亡神经元、增强自归一化、减少滤波器冗余、提升泛化性等。 现有的大量架构组件及其多样化设计原则使得 ConvNet 架构设计成为一项困难任务。...这就引出了一个问题: 对于非常深层 ConvNet 训练,是否存在核心指导性原则? Isometric Network (ISONet) 对此,该研究给出答案是:距(isometry)。...距性,即网络一层保存前向传播和反向传播内积,这在深度 ConvNet 训练起到关键作用。...最后,研究者进一步在 COCO 数据集上评估了该方法在目标检测和实例分割任务性能,结果如下表 6 所示:尽管在相同深度下 R-ISONet 分类准确率低于 ResNet,但 R-ISONet 检测和实例分割性能更优

85620

合规要求之下,如何快速通过云操作系统等测评

然而面对网络环境急剧变化,企业在数字化转型过程往往难以快速切换角色以应对日益模糊安全边界,而大部分中小企业在人力储备和技术能力上不足以应对新安全挑战。...如何在业务数字化转型升级同时,快速高效地通过等级保护测评,应对新安全挑战,成为企业开展业务前必须思考问题。 到底哪些企业需要通过等?...业务系统上云后,云租户与云平台服务商之间应遵循责任分担矩阵共同承担相应安全责任。 图片 1.png 云上操作系统有哪些测评项要求?...面对如此复杂测评要求,即使业务上云企业摸清了具体内容,也很难梳理清楚具体应该修改哪些服务器配置、修改到何种程度才能符合等测评机构要求,甚至会因为在操作过程误配置或者修改(SSH登录配置项等...腾讯云每年会针对内部各类系统开展10次以上等合规认证,同时也会帮助各行业用户提供等测评支持。在这些过程,腾讯云不仅与专业测评机构进行了深入交流,并且积累了丰富自动化测评工具集和经验。

3.9K20

【愚公系列】软考中级-软件设计师 014-数据结构(考点简介)

欢迎 点赞✍评论⭐收藏前言数据结构是一种组织和存储数据方式,它涉及如何在计算机存储和访问数据方法和技术。数据结构可以用来解决不同类型问题,包括搜索、排序、插入和删除等操作。...(10-12分)(重点)1.线性结构线性结构是一种数据结构,它元素之间存在线性顺序关系。...矩阵可以进行基本矩阵运算,加法、乘法和转置等。广义表(Generalized List)是一种扩展了线性表概念数据结构。...图应用非常广泛,可以应用于各种领域,计算机网络、社交网络、地理信息系统等。5.查找查找是数据结构中常用操作之一,用来在一个数据集合寻找特定元素或者满足特定条件元素。...快速排序(Quick Sort):选择一个基准元素,将小于等于基准元素放到左侧,大于基准元素放到右侧,然后对左右两侧元素分别递归地进行快速排序

24631

【Python环境】为什么要选择Python语言实现机器学习算法?

默认安装Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型操作。使用这些数据类型使得实现抽象数学概念非常简单。...此外,读者还可以使用自己熟悉编程风格,面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。...Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库,然而对于这些程序设计语言来说,最大问题是即使完成简单操作也要编写大量代码。...这样,我们就可以同时利用C和Python优点,逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序,如果进一步想要在产品实现机器学习,转换成C代码也不困难。...从这个角度来看,Python快速实现系统优势就更加明显了,我们可以快速地检验算法或者思想是否正确,如果需要,再进一步优化代码。

71980

Android面试题含答案「建议收藏」

LBE和QQ音乐这种 灰色活 灰色活,这种活手段是应用范围最广泛。...如果栈存在该实例,将会创建新实例放入栈。使用场景浏览器主界面。不管从多少个应用启动浏览器,只会启动主界面一次,其余情况都会走onNewIntent,并且会清空主界面上面的其他页面。...由于子View是保存在ViewGroup,多层ViewGroup节点结构时,上级ViewGroup保存会是真实处理事件View所在ViewGroup对象:ViewGroup0-ViewGroup1...31、手写算法(选择冒泡必须要会) *选择法排序 选择法排序基本思想是:首先从待排序n个数找出最小一个与array[0]对换;再将array [1]到array [n]最小数与array...比较一轮,找出待排序数中最小一个数进行交换,共进行n-1次交换便可完成排序。选择法排序执行一次外循环只进行一次数组元素交换,可使交换次数大大减少。

1.4K20

基于信息理论机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享03(附pdf下载)

由于时间有限,本次只是大概介绍一下本次tutorial内容,后续会详细介绍一部分。...与人类分类直觉以下内容相符:小类一个误差(或拒识)将比大类一个误差(或拒识)代价更高;同类一个误差将比一个拒代价更高。由M3可以对四个混淆矩阵进行排序。...信息论或通信理论中将分类学习拒识类别称为“擦除”,并有称呼“二值擦除信道”。对应“通用二值信道”我们提出了修正互信息计算公式,能够给出更为合理结果。...先将好判断快速筛选掉,留下“疑似”来不断增加证据(更多特征)或昂贵工具(多专家会诊)获得更为可靠结果。由此如何“合理”评价拒识分类是个理论与应用方面的问题。...该思想可以推广到机器学习其它问题研究2015年我们在TKDE上发表一篇文章,“元准则”特别适用于解决无监督排序学习没有标准答案问题)。

1.1K70

Android 黑科技活实现原理揭秘

现在问题关键就在于:如何在 5ms 内启动一堆新进程?...,但是由于 GC 存在,ART Java 代码存在非常多 checkpoint;想象一下你现在是一个信使有重要军情要报告,但是在路上却碰到很多关隘,而且很可能被勒令暂时停止一下,这种情况是不可接受...新黑科技通过 2 个机制来保证进程之间互相拉起: 2 个进程通过互相监听文件锁方式,来感知彼此死亡。...今天我把这个实现原理公开,并且提供 PoC 代码,并不是鼓励大家使用这种方式活,而是希望各大系统厂商能感知到这种黑科技存在,推动自己系统彻底解决这个问题。...如果我们把系统杀进程比喻为斩首,那么这个活方案精髓在于能快速长出一个新头;因此应对之法也很简单,只要我们在斩杀一个进程时候,让别的进程老老实实呆着别搞事情就 OK 了。

1.4K30

绿盟科技云安全纲领(下)

2.0标准中将安全技术要求重新划分为4个层面:物理和环境安全、网络和通信安全、设备和计算安全、应用和数据安全。在网络和通信安全方面要求安全审计。...图9 云等解决方案整体架构 基于等2.0,绿盟科技云安全产品部署如图10所示(其中以v为前缀产品为虚拟化版本): 图10 绿盟云安全产品示意图 云安全能力发展趋势 云计算技术始终在快速发展,...应用架构和云计算模式变革会导致进一步风险,: · 云原生应用架构变化进而导致应用API交互增多,大部分交互模式已从Web请求/响应转向各类API请求/响应 ,例如RESTful/HTTP、gRPC...因而,租户应对比自己需求与云服务商安全能力,应重点考虑两者不一致处。存在,则或通过第三方安全厂商产品,或通过独立安全服务解决。...随着云计算作为支撑技术快速发展,新型基础设施多以云计算为技术底座,5G核心网、MEC平台,以及工业互联网及其边缘网关等,都使用了虚拟化或容器技术提供弹性伸缩、敏捷部署能力。

1.2K20

嵌套for循环基础直角三角形——四个方向打印

矩阵是高等代数学常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科。在物理学矩阵于电路学、力学、光学和量子物理中都有应用;计算机科学,三维动画制作也需要用到矩阵。...矩阵运算是数值分析领域重要问题。将矩阵分解为简单矩阵组合可以在理论和实际应用上简化矩阵运算。对一些应用广泛而形式特殊矩阵,例如稀疏矩阵和准对角矩阵,有特定快速运算算法。...6、菱形打印 在右上角和右下角代码补丁中将2个空格替换成一个空格即可。...这是提高编程技能一个重要步骤。 处理多维数据结构:在实际编程,我们经常需要处理多维数据结构,比如图像处理像素矩阵、游戏中二维地图等。...例如,在排序、搜索等算法,使用嵌套循环可以降低时间复杂度,提高程序执行效率。 解决实际问题:许多实际问题需要用到for循环嵌套来解决,比如打印乘法口诀表、生成杨辉三角等。

23810

Android进程永生技术终极揭秘:进程被杀底层原理、APP应对被杀技巧

Android 8.0 进一步加强了应用后台执行限制:一旦应用进入已缓存状态时,如果没有活动组件,系统将解除应用具有的所有唤醒锁。...现在问题关键就在于:如何在 5ms 内启动一堆新进程?...虽然我们在这 5ms 内直接碰上 gc 引发停顿可能性非常小,但是由于 GC 存在,ART Java 代码存在非常多 checkpoint。...新黑科技通过 2 个机制来保证进程之间互相拉起: 1)2 个进程通过互相监听文件锁方式,来感知彼此死亡; 2)通过 fork 产生子进程,fork 进程同属一个进程组,一个被杀之后会触发另外一个进程被杀...如果我们把系统杀进程比喻为斩首,那么这个活方案精髓在于能快速长出一个新头;因此应对之法也很简单,只要我们在斩杀一个进程时候,让别的进程老老实实呆着别搞事情就 OK 了。

3.8K11

淘宝移动端统一网络库架构演进和弱网优化技术实践

众所周知:传统 LocalDNS 方式存在各类隐患问题,:解析慢/失败率高、更新不及时、域名劫持、缺少精准流量调度及容灾能力,AMDC(Ali Mobile Dispatch Center)是阿里自建无线域名解析调度服务...远没有那么理想化,如何在端侧处理好 IP 策略选取/容灾/安全性/服务 QPS 压力等环节,都至关重要。...具体是:1)活连接:需要时刻保证连接存活,随时可用,适用于上下行推拉结合场景,消息;2)常规连接:不需要时刻活,空闲及时回收减少资源占用,适用于仅主动上行调用场景, RPC。...针对建立好连接,不同形态维护管理方式也不同。面向活可用:1)假连检测;2)动态心跳。动态心跳具体是指:通过对连接多场景可用性检测,增强连接质量感知,当出现连接异常时能够快速恢复重建。...PS:之前分享很多有关IM长接心跳技术文章,技术原理都差不多,可以一并阅读:《一文读懂即时通讯应用网络心跳包机制:作用、原理、实现思路等》《微信团队原创分享:Android版微信后台活实战分享(

72320

卷积神经网络压缩

Sindhwani等人提出使用结构化矩阵来进行低秩分解算法。结构化矩阵是一系列拥有特殊结构矩阵Toeplitz矩阵,该矩阵特点是任意一条平行于主对角线直线上元素都相同。...他们使用Toeplitz矩阵来近似重构原权重矩阵,而每一个Toeplitz矩阵T都可以通过置换操作使用Sylveste:替换算子)转化为一个非常低秩(例如秩小于等于2)矩阵。...另外一种比较简便做法是直接使用矩阵分解来降低权重矩阵参数。Demon等人提出使用奇异值分解来重构全连接层权重。其基本思路是先对权重矩阵进行SVD分解。...即先按照列方向(行方向亦可)将权重矩阵W划分为s个子矩阵:Wi∈Rm×(n/s)之后对Wi一行进行聚类。Wu等人以此为基础,设计了一种通用网络量化算法:Q CNN。...在模型训练过程存在着两种类型权重,一是原始单精度权重,二是由该单精度权重得到二值权重。

95420

常用但不为人知应用场景

它在Java应用非常广泛,尤其在矩阵计算、图像处理、游戏等方面。...这个旋转公式可以这样理解:结果矩阵一行都等于原始矩阵一列,但是顺序被反过来,且行列索引值有所变化。  最后,返回旋转后矩阵result。...代码分析:  这段代码是一个二分查找算法,接收一个已排序整数数组和一个关键字,返回关键字在数组索引值(如果存在)或者-1(如果不存在)。  ...如果循环结束后仍然没有找到关键字,则说明关键字不存在,返回-1。  总体来说,这段代码时间复杂度为O(log n),可以快速找到数组元素。...除了常规数组操作之外,还有很多有趣且实用应用场景,二维数组转置、数组旋转、查找、去重等操作,以及在算法中使用数组等。这些应用场景在实际工作也很常见,但并不为人所知。

25921

ActiveReports 报表应用教程 (3)---图表报表

葡萄城ActiveReports报表图表控件支持绝大多数常用二维和三维图表类型,包括XY图表和财务图表。通过使用图表控件定制功能,修改坐标轴、图注、图例等,用户可以创建任何其所需要图表效果。...用户还可以通过代码把定义好图表输出为多种图像格式。 本文将演示如何在葡萄城ActiveReports报表实现图文混淆报表。...在出现报表数据源对话框,输入下图所示信息: ?...4、创建数据明细表 我们将使用矩阵控件 Matrix 来显示每月,每类产品销售量,从 VS 工具箱中将矩阵控件 Matrix 添加到报表设计界面,并选择矩阵控件,此时在属性窗口中命令区域会显示【属性对话框...4.1、矩阵-常规设置 数据集名称: SaleDetails ? 4.2、矩阵-行分组 常规-分组-表达式: =[订购月] 排序-表达式: =[订购月] ?

3.4K70

几道暑期实习笔试题

(n<=500, m<=500),矩阵一行和一列都是一个独立等差数列,其中一些数据缺失了,现在需要推理隐藏但是可以被唯一确定数字,然后对输入查询进行回答。...解题思路: 先将整个矩阵 a 推断出来,把能够确定数字填入矩阵,并用一个标记数组 vis 标记某个位置数是否是确定。然后再进行询问,对于确定数直接输出结果,否则输出 "Unknown"。...关键点在于,如何推断出这个矩阵?如果我们知道一行有两个确定数字,我们就可以计算出该行公差 d;同理,如果我们知道一列有两个确定数字,我们也可以计算出该列公差 d。...因此,算法步骤如下(假设是 work() 处理函数): 对于一行,去计算公差 d,如果可以计算出来,推断该行所有的数字,填充到矩阵 a ,并用标记数组 vis 标记该行所有数字都可以推断。...对于一列,去计算公差 d,如果可以计算出来,推断该列所有的数字,填充到矩阵 a ,并用标记数组 vis 标记该列所有数字都可以推断。

1.2K30

AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述(上)(附PDF下载)

然后再使用 k 个阈值将投影空间中点映射到二进制空间 B ,即将其一维度映射为“0”或“1”,阈值选择要满足哈希特性(平衡性);图中虚线下面为Online阶段,即对查询点哈希编码。...哈希编码必须满足要求主要有以下三个: a、码长短。因为我们要将大量信息存入到内存:普通工作站有16GB内存,若存储250百万幅图像,每幅图像最多可以用64位二进制表示; b、距。...2.1 哈希机理特性 2.1.1 数据依赖性 如图1.2所示,哈希编码一步是学习 k 个哈希函数将原始空间 D n 个 m 维点映射到 k 维投影空间 P 。...在量化阶段,使用 k 个阈值将投影空间中点映射到二进制空间 B ,即将其一维度映射为“0”或“1”。 下面我们用矩阵运算形式表示投影量化两阶段过程。假设原始空间中数据点表示为 ?...目前大多数传统哈希方法通过构造目标函数学习哈希函数,最大化或最小化目标函数可以保持原始空间和汉明空间中点之间相似度表示。同时为了进一步提高哈希函数性能,还需要满足一些限制,:平衡性和独立性。

1.5K30
领券