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详解排序算法--希尔排序希尔排序算法思想步长序列

希尔排序 希尔排序的由来是根据插入排序的。 读者若不了解插入排序,可以参考笔者的详解排序算法--插入排序和冒泡排序....希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排序的效率 但插入排序一般来说是低效的,因为插入排序每次只能将数据移动一位 希尔排序利用了插入排序的简单...然后算法再取越来越小的步长进行排序,算法的最后一步就是普通的插入排序,但是到了这步,需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。 步长序列 步长的选择是希尔排序的重要部分。...只要最终步长为1任何步长序列都可以工作。算法最开始以一定的步长进行排序。然后会继续以一定步长进行排序,最终算法以步长为1进行排序。当步长为1时,算法变为插入排序,这就保证了数据一定会被排序。...int n = a.length; int j; for(int d=n/2;d>0;d/=2) {/* 希尔增量序列

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python中序列排序,包括字典排序、列表排序、升序、降序、逆序

一、基础概念 我们知道python中的内建序列包括字典、列表、元组、字符串等,序列是python中最基本的数据结构。...列表、元组、字符串这类的序列的索引默认第一个元素的索引从0开始,第二个元素的索引是1,依次是2、3、4... 字典的索引则直接由键来决定值,键可以是字符串、元组、数字,依次对应到相应的值。...序列排序,视频教程 二、排序排序使用的函数往往是sorted,这个函数使用后返回,这个函数我们只需要了解三个参数,我们就可以解决日常的排序问题。...这里使用第三个位置的年龄进行比较排序。默认情况下以升序排序。如果想要降序,就添加reverse参数。...d1":30,"d3":50} 对字典的排序有两种主要的方式。

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Solidity 优化 - 如何维护排序列

译文出自:登链翻译计划[2] 本系列文章有: Solidity 优化 - 控制 gas 成本[3] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射[4] Solidity 优化 - 维护排序列表...显示如何将Dave插入维护的排序列表中 为了使代码易于阅读,我们创建了 2 个辅助函数来查找和验证新值的索引。 _verifyIndex 函数用于验证该值在左右地址之间。...internal view returns(bool) { return _nextStudents[prevStudent] == student; } } 结论 在本文中,我们探索了排序列表的实现...,该列表是从可迭代映射扩展而来的数据结构,用于维护链上排序的列表,可以在列表中添加,删除和更新值。...1639 [4] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射: https://learnblockchain.cn/article/1632 [5] Solidity 优化 - 维护排序列

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序列重建(拓扑排序

题目 验证原始的序列 org 是否可以从序列集 seqs 中唯一地重建。 序列 org 是 1 到 n 整数的排列,其中 1 ≤ n ≤ 104。...重建是指在序列集 seqs 中构建最短的公共超序列。(即使得所有 seqs 中的序列都是该最短序列的子序列)。 确定是否只可以从 seqs 重建唯一的序列,且该序列就是 org 。...示例 1: 输入: org: [1,2,3], seqs: [[1,2],[1,3]] 输出: false 解释: [1,2,3] 不是可以被重建的唯一的序列,因为 [1,3,2] 也是一个合法的序列。...示例 2: 输入: org: [1,2,3], seqs: [[1,2]] 输出: false 解释: 可以重建的序列只有 [1,2]。...示例 3: 输入: org: [1,2,3], seqs: [[1,2],[1,3],[2,3]] 输出: true 解释: 序列 [1,2], [1,3] 和 [2,3] 可以被唯一地重建为原始的序列

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大数据-MapReduce排序序列

MapReduce 排序序列序列化 (Serialization) 是指把结构化对象转化为字节流 反序列化 (Deserialization) 是序列化的逆过程. 把字节流转为结构化对象....当要在进程间传递对象或持久化对象的时候, 就需要序列化对象成字节流, 反之当要将接收到或从 磁盘读取的字节流转换为对象, 就要进行反序列化 Java 的序列化 (Serializable) 是一个重量级序列化框架..., 我们这里可以通过自定义 Key 实现 WritableComparable 来实现我们的排序功能 数据格式如下 ?...端输出的 中的 key 和 value 组合成一个新的 key (newKey), value值不变 这里就变成 , 在针对 newKey 排序的时候..., 如果 key 相同, 就再 对value进行排序 Step 1.

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Python编程思想(16):压缩与排序列

从菜鸟到高手的价格是: 128 Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发的价格是: 89 Flutter实战的价格是: 99 在某些场景下,程序需要进行反向遍历,此时可通过 reversed函数,该函数可接收各种序列...reversed(a)] print(result) 执行这段代码,会输出如下的结果: [9,8,7,6,5,4,3,2,1,0] 从上面代码可以看出,通过 reversed函数得到了range(10)的反转序列...前面的文章提到过,字符串其实也是序列,因此也可通过该函数实现在不影响字符串本身的前提下,对字符串中的字符进行反序遍历,代码如下: s = 'hello, lining' result = [x for...n', 'i', 'l', ' ', ',', 'o', 'l', 'l', 'e', 'h'] 与 reversed函数类似的还有 sorted函数,该函数接收一个可迭代对象作为参数,返回一个对元素排序的列表...) print(result) 执行这段代码的输出结果如下: [91, 35, 12, 5.3, 3.61, -3.2] 在调用 sorted函数时,还可传入一个key参数,该参数可指定一个函数来生成排序的关键值

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Day2 排序序列、倒置字符串

位段 在存储时本着 共用空间 的原则,将不同需求的成员放在同一块空间中,假若放不下,则会重新开辟新空间进行存储,位段 只有在所有成员都存储后,才会进行内存对齐 结果:C ---- 编程题 1.排序序列...题目链接:排序序列 题目分析:现在有一个正整数数组 A,牛牛想要将其分割为 非递增 或 非递减 子序列,最少可以分为几个序列;非递增 表示 递减中包含相等的情况,非递减 则是 递增中包含相等的情况...,题目给出的数组 A 有可能是 非有序 的,因此需要将其进行划分为子序列,本题的解题关键在于 对 非递增 与 非递减 之间的切换的把握 首先对整个数组 A 进行遍历 假设 A[pos] & v, size_t n) { int strNum = 0; //子序列数 //遍历 v size_t pos = 0; while (pos < n)...cout << subStrNum << endl; } return 0; } 注意: 每次在成功获取(走完)一个子序列后,pos 需要向后移动一位,进入新的子序列判断

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召回和排序模型中的用户行为序列的建模

与当前候选相关的用户兴趣挖掘上述的Pooling方法是对用户行为序列最简单的操作方式,针对不同的候选时,挖掘出的用户兴趣是不变的,并不能根据不同的候选计算出当前用户的兴趣,在参考[3]中提出DIN模型用于排序过程...对于序列数据的挖掘,在NLP中有很多的方法,如CNN,RNN,LSTM,GRU到目前使用较多的Transformer,在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程,在GRU4Rec中,使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升,能够很好的挖掘序列数据,在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程,在BST模型中,使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程,在DIEN模型中,将序列的挖掘和候选的Attention相结合,得到用户随时间演化的兴趣表征,同时这个表征还是与当前的候选是相关的,其模型结构如下图所示:图片在...总结用户历史行为数据对用户兴趣的挖掘至关重要,无论是召回阶段,还是排序阶段,都需要使用到这部分的数据,随着深度学习的发展,对行为数据的挖掘也在不断深入,从最初的简单的Pooling操作,到序列挖掘,到Attention

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非递增顺序的最小子序列排序

题目 给你一个数组 nums,请你从中抽取一个子序列,满足该子序列的元素之和 严格 大于未包含在该子序列中的各元素之和。 如果存在多个解决方案,只需返回 长度最小 的子序列。...如果仍然有多个解决方案,则返回 元素之和最大 的子序列。 与子数组不同的地方在于,「数组的子序列」不强调元素在原数组中的连续性,也就是说,它可以通过从数组中分离一些(也可能不分离)元素得到。...示例 1: 输入:nums = [4,3,10,9,8] 输出:[10,9] 解释:子序列 [10,9] 和 [10,8] 是最小的、满足元素之和大于其他各元素之和的子序列。...解题 2.1 sort排序 降序排列,找到前缀和大于剩余和的第一个位置 class Solution { public: vector minSubsequence(vector<int...} } return vector(nums.begin(),nums.begin()+i+1); } }; 20 ms 10.9 MB 2.2 计数排序

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召回和排序模型中的用户行为序列的建模

与当前候选相关的用户兴趣挖掘 上述的Pooling方法是对用户行为序列最简单的操作方式,针对不同的候选时,挖掘出的用户兴趣是不变的,并不能根据不同的候选计算出当前用户的兴趣,在参考[3]中提出DIN模型用于排序过程...对于序列数据的挖掘,在NLP中有很多的方法,如CNN,RNN,LSTM,GRU到目前使用较多的Transformer,在参考[4]中提出GRU4Rec模型用于排序过程,在GRU4Rec中,使用GRU对行为序列建模...基于Transformer的模型在多个NLP任务中得到了提升,能够很好的挖掘序列数据,在参考[5]中提出了BST模型用于排序过程,在BST模型中,使用Transformer中的Encoding部分对用户行为序列挖掘...在参考[6]中提出DIEN模型用于排序过程,在DIEN模型中,将序列的挖掘和候选的Attention相结合,得到用户随时间演化的兴趣表征,同时这个表征还是与当前的候选是相关的,其模型结构如下图所示:...总结 用户历史行为数据对用户兴趣的挖掘至关重要,无论是召回阶段,还是排序阶段,都需要使用到这部分的数据,随着深度学习的发展,对行为数据的挖掘也在不断深入,从最初的简单的Pooling操作,到序列挖掘,到

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