用Objective-C实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 。 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 01 选择排序 以升序为例。...选择排序比较好理解，一句话概括就是依次按位置挑选出适合此位置的元素来填充。 1.暂定第一个元素为最小元素，往后遍历，逐个与最小元素比较，若发现更小者，与先前的"最小元素"交换位置。...因我们不讨论三向切分的快排优化算法，所以这里答案是：不理它。...这里我的办法是延长两个元素比较操作的耗时，当某个算法所需要进行的比较操作越少时，它排序就会越快(根据上面四张图的比较，毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。...-- 插入排序（http://www.jianshu.com/p/0ab1369e703d） 算法笔记－排序01:选择排序,插入排序,希尔排序（http://www.jianshu.com/p/a7efe0f8e4ab
问题描述 编写一个程序，首先输入一个整数，例如5，然后在屏幕上显示如下的图形（5表示行数）： * * * * * * * * * * * * * * *
jacob-chen http://blog.iotwrt.com/linux/2017/03/08/How-to-choose-display-backend/ 对于Android开发者来说，基本不用关心图形方案这些细节
选择排序是“傻瓜式”的算法。如图所示，对于一个一维的数组(列表) ? 第一步要找到其中的最小值将其放到第一个位置，然后找余下的最小值放到第二个位置，以此类推。 来看动态演示： ?...下面是算法： For i = 1 to n – 1 查找a[i] to a[n]的最小值 if i/=最小值索引...选择排序虽然是效率不是很高的排序算法，不过它在我们编程的时候还是会经常使用，使用次数有时候可能要比效率更高的那些算法更高。
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。...* （2）接着从剩下的n-1个数据中选择次小的1个数据，将其和第2个位置的数据交换。 * （3）然后不断重复上述过程，直到最后两个数据完成交换。至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。
上文：冒泡排序算法 ---- 背景 一组整型无序数组，通过选择排序算法进行排序，从小到大排序或者从大到小。.../** * @author: csh * @Date: 2021-08-29 21:31 * @Description:选择排序 */ public class SelectionSort {..., 13, 99, 111] 第:5次排序[1, 2, 6, 7, 13, 100, 99, 111] 第:6次排序[1, 2, 6, 7, 13, 99, 100, 111] 通过上面数据可以得知，选择排序的实现原理是...时间复杂度和稳定性 由于遍历一次的复杂度为O(N),而遍历多少次取决于数组长度N-1,所以选择排序的时间复杂度为
选择排序 实现流程 一串无序排列的数，选出最大(小)的数，与最后一个数交换位置，再在前面(除去选出的这个最大的数)选出一个最大的数与倒数第二个数交换，重复这个过程。...= len - i - 1) { swap(arr[len - i - 1], arr[max]); } } print(arr, len); //我不喜欢这种选择排序的写法，不够一目了然
为什么要引入置换-选择排序 我们都知道，减少初始归并段个数r可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n，每个归并段的长度为t，则归并段的个数为r=[n/t]。...因此，必须探索新的方法，用来产生更长的初始归并段，这就是引入置换-选择算法的原因。...算法实现步骤 选择内存缓冲区中的一个数，该数需要符合以下的条件： 该数必须大于当前初始归并段中任意数字 该数是符合条件1的可选数中最小的一个 如果符合上述条件，则将该数加入当前初始归并段，直到内存缓冲区中的所有记录都比当前初始归并段最大的记录小时
冒泡排序算法是算法与数据结构中最基础的排序算法。学会这个算法是有必要，在2010年左右的时候，很多时候面试都会冒泡排序算法。那时候IT行业没现在这么卷，大部分都考察一下冒泡排序就OK了。...当然有必要，基础算法必须掌握，体现你的技术热情，对走技术路线是有绝对的帮助的。 冒泡排序就是排队一样，矮的排前面，高的排后面。 刚开始是乱序的，那就从第一个开始调整，把最高排到后面。
有时候，我们想通过选择来控制想要显示的图表。例如下图1所示，在单元格下拉列表中选取某项后，显示对应的图表。 ? 图1 实现上述效果的过程如下： 1. 创建图表。
用过EditText的都知道，EditText有个特点，当在里面长按的时候，会出现一个ContextMenu，提供了选择文字，复制，剪切等功能。...有时候，我们会想，如果不出现这个ContextMenu，直接就在view上选择文字，那多美好啊。相信很多人抱有这样的想法，很不幸，我也是。...网上很多资料都说，要选择一段文字，只需要用Selection.getSelectionStart()和Selection.getSelectionEnd()确定选择的文字的头和尾，然后加颜色就行。...在TextView里面找onCreateContextMenu，果然有，里面定义了选择、复制、粘贴等选项。 既然找到了这个，那么我们就可以进一步分析选择是如何做到的。 ...但是里面貌似没有关键的东西，选择的部分不在这里。那么，就应该在上面所说的那些事件里面了。 重点分析ArrowKeyMovementMethod的onTouchEvent方法。
本文链接：https://blog.csdn.net/kiwi_berrys/article/details/102934994 问题 对于给定区域内的多边形需要显示出来，而区域外部的图形则不显示
基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。 典型算法 绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决，粗略地列举一下这些方法如下： ?...机器学习里所说的“算法”与程序员所说的“数据结构与算法分析”里的“算法”略有区别。 前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面，后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。...工作流程如下: 抽象成数学问题—— 获取数据——特征预处理与特征选择——训练模型与调优——模型诊断——模型融合——上线运行。
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 编写一个程序，首先输入一个整数，例如5，然后在屏幕上显示如下的图形（5表示行数）： * * * * * * * * *
package *; /** * @program: data-structure * @description: 圆形 * @author: Chen...
不同的分析与展示目的，需要选择不同的可视化图形，下图展示了不同的需求，建议选择的可视化图形。 ?
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。...//1 选择排序 selectSort1(a); print(a); long endTime = System.currentTimeMillis()
以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。...2.特征选择与聚类分析算法 Relief为一系列算法，它包括最早提出的Relief以及后来拓展的ReliefF和RReliefF，其中RReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的，下面仅介绍一下针对分类问题的...聚类算法有很多种，在需要时可以根据所涉及的数据类型、聚类的目的以及具的应用要求来选择合适的聚类算法。下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。...其次，这种算法要求事先给出要生成的簇的数目k，显然这对用户提出了过高的要求，并且由于算法的初始聚类中心是随机选择的，而不同的初始中心对聚类结果有很大的影响。...下面将对特征权重按照从大到小的顺序，选择相应的数据，进行聚类分析，结论如下： 1.直接选择全部9种属性，分类成功率为：94.44%； 2.选择属性6，属性1，分类成功率为：91.36%； 3.选择属性6
对于你的分类问题，你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么？...当然，如果你真的在乎精度（accuracy），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。...优点： 实现简单，计算简单； 缺点： 不能拟合非线性数据. ---- 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为： 1....另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。 近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。...优点 能够处理大型特征空间 能够处理非线性特征的相互作用 无需依赖整个数据 缺点 当观测样本很多时，效率并不是很高 有时候很难找到一个合适的核函数 算法选择参考 首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样
直接选择排序算法思想 无序数组a[0…n-1]，第一次从a[0]~a[n-1]中选取最小值，与a[0]交换，第二次从a[1]~a[n-1]中选取最小值，与a[1]交换，…....，第n-1次从a[n-2]~a[n-1]中选取最小值，与a[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按关键字从小到大排列的有序序列· 直接选择排序算法过程如下: 给定n=7，数组a中的7个元素为[8,3,2,1,7,4,6...直接选择排序为原地排序，空间复杂度O(1)。直接选择排序不是稳定的排序算法。...---- 算法实现 直接选择排序算法伪代码 //直接排序 SELECTION_SORT(A) { for i=1 to n-1 min=i for j=i+1 to n...if A[min] > A[j] min = j swap A[min] A[i] } Test 用直接选择排序算法对数组arr[10] = {8, 5,
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