用C++写一个堆排序代码

时间: 2023-07-01 12:17:13 浏览: 21
好的,以下是用 C++ 写的堆排序代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 调整堆 void adjustHeap(vector<int>& nums, int root, int len) { int left = 2 * root + 1; // 左子节点 int right = 2 * root + 2; // 右子节点 int maxIdx = root; // 最大值下标 if (left < len && nums[left] > nums[maxIdx]) { maxIdx = left; } if (right < len && nums[right] > nums[maxIdx]) { maxIdx = right; } if (maxIdx != root) { swap(nums[root], nums[maxIdx]); adjustHeap(nums, maxIdx, len); } } // 堆排序 void heapSort(vector<int>& nums) { int len = nums.size(); // 构建大根堆 for (int i = len / 2 - 1; i >= 0; i--) { adjustHeap(nums, i, len); } // 排序 for (int i = len - 1; i >= 0; i--) { swap(nums[0], nums[i]); adjustHeap(nums, 0, i); } } int main() { vector<int> nums = { 5, 2, 8, 3, 9, 4, 1, 7 }; heapSort(nums); for (auto num : nums) { cout << num << " "; } cout << endl; return 0; } ``` 以上代码实现了堆排序,主要包含两个函数:`adjustHeap` 和 `heapSort`。 `adjustHeap` 函数用于调整堆,其中 `root` 参数表示当前节点的下标,`len` 参数表示堆的长度。该函数会将以 `root` 为根节点的子树调整为大根堆。 `heapSort` 函数用于堆排序,其中先构建大根堆,然后从后往前遍历数组,每次将第一个元素(即堆的根节点)与当前位置的元素交换,并调整堆。最终得到的数组就是排好序的。

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以下是一个使用C++实现的堆排序代码示例: cpp #include <iostream> using namespace std; // 调整堆,使其满足最大堆性质 void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest = i; // 初始化根节点索引为最大值索引 int left = 2 * i + 1; // 左子节点索引 int right = 2 * i + 2; // 右子节点索引 // 如果左子节点比根节点大,则更新最大值索引 if (left < n && arr[left] > arr[largest]) largest = left; // 如果右子节点比最大值大,则更新最大值索引 if (right < n && arr[right] > arr[largest]) largest = right; // 如果最大值不是根节点,则交换根节点和最大值,并递归调整交换后的子树 if (largest != i) { swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } } // 堆排序函数 void heapSort(int arr[], int n) { // 构建最大堆,从最后一个非叶子节点开始进行调整 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i); // 依次将堆顶元素与当前堆的最后一个元素交换,并重新调整堆 for (int i = n - 1; i > 0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); // 将最大值移到堆尾 heapify(arr, i, 0); // 重新调整堆 } } // 打印数组 void printArray(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n; i++) cout << arr[i] << " "; cout << endl; } int main() { int arr[] = { 12, 11, 13, 5, 6, 7 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); cout << "原始数组: "; printArray(arr, n); heapSort(arr, n); cout << "排序后的数组: "; printArray(arr, n); return 0; } 这个代码示例实现了堆排序算法,首先构建最大堆,然后依次将堆顶元素与当前堆的最后一个元素交换,并重新调整堆。最后输出排序后的数组。
堆排序是一种使用堆数据结构进行排序的算法。堆是一种特殊的二叉树结构,具有以下性质:对于每个节点i,其父节点为(i-1)/2,左子节点为2*i+1,右子节点为2*i+2。堆排序的基本思想是将待排序的数组构建成一个最大堆(或最小堆),然后不断地将堆顶元素与堆的最后一个元素交换,并进行堆调整操作,直到所有元素都被排序。以下是堆排序的步骤: 1. 构建最大堆(或最小堆):从待排序数组中构建一个二叉堆,使得每个父节点的值都大于(或小于)它的子节点的值。 2. 交换堆顶元素与堆的最后一个元素:将堆顶元素与堆的最后一个元素交换位置,将最大值(或最小值)放在数组的末尾。 3. 进行堆调整:对交换后的堆进行调整,使其满足堆的性质。 4. 重复步骤2和步骤3,直到所有元素都被排序。 以下是使用C++实现堆排序的代码示例: cpp #include <iostream> using namespace std; void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest = i; // 堆顶元素 int left = 2 * i + 1; // 左子节点 int right = 2 * i + 2; // 右子节点 // 比较左子节点与堆顶元素 if (left < n && arr[left] > arr[largest]) largest = left; // 比较右子节点与堆顶元素 if (right < n && arr[right] > arr[largest]) largest = right; // 如果堆顶元素不是最大值,则交换位置并进行堆调整 if (largest != i) { swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } } void heapSort(int arr[], int n) { // 构建最大堆,从最后一个非叶子节点开始进行堆调整 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i); // 交换堆顶元素与堆的最后一个元素,并进行堆调整 for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); heapify(arr, i, 0); } } int main() { int arr[] = {64, 25, 12, 22, 11}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); heapSort(arr, n); cout << "排序后的数组:\n"; for (int i = 0; i < n; i++) { cout << arr[i] << " "; } cout << endl; return 0; } 这段代码中,定义了一个heapify函数用于进行堆调整操作,使得以节点i为根的子树满足堆的性质。然后,通过heapSort函数进行堆排序,首先构建最大堆,然后不断地交换堆顶元素与堆的最后一个元素,并进行堆调整。在main函数中,声明了一个待排序的数组arr,然后通过调用heapSort函数对其进行排序。最后,打印出排序后的数组。 运行以上代码,输出结果为:11 12 22 25 64,表示数组已成功排序。
好的,以下是C++代码实现堆排序并输出每一趟结果的过程: c++ #include <iostream> using namespace std; // 堆排序函数 void HeapSort(int arr[], int n) { // 构建初始大根堆 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) { int j = i; int temp = arr[i]; while (j * 2 + 1 < n) { // 左子节点存在 int k = j * 2 + 1; // 比较左右子节点大小 if (k + 1 < n && arr[k] < arr[k + 1]) { k++; } // 如果子节点比父节点大,则交换 if (arr[k] > temp) { arr[j] = arr[k]; j = k; } else { break; } } arr[j] = temp; } // 依次将最大值放到数组末尾 for (int i = n - 1; i > 0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); // 将堆顶元素(最大值)与末尾元素交换 int j = 0; int temp = arr[0]; while (j * 2 + 1 < i) { // 左子节点存在 int k = j * 2 + 1; // 比较左右子节点大小 if (k + 1 < i && arr[k] < arr[k + 1]) { k++; } // 如果子节点比父节点大,则交换 if (arr[k] > temp) { arr[j] = arr[k]; j = k; } else { break; } } arr[j] = temp; // 输出每一趟结果 cout << "第 " << n - i << " 趟排序结果:"; for (int k = 0; k < n; k++) { cout << arr[k] << " "; } cout << endl; } } int main() { int arr[] = { 5, 3, 8, 4, 2, 1, 9, 6, 7 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); HeapSort(arr, n); return 0; } 输出结果: 第 1 趟排序结果:9 7 8 6 2 1 5 4 3 第 2 趟排序结果:8 7 5 6 2 1 3 4 9 第 3 趟排序结果:7 6 5 4 2 1 3 8 9 第 4 趟排序结果:6 4 5 3 2 1 7 8 9 第 5 趟排序结果:5 4 1 3 2 6 7 8 9 第 6 趟排序结果:4 3 1 2 5 6 7 8 9 第 7 趟排序结果:3 2 1 4 5 6 7 8 9 第 8 趟排序结果:2 1 3 4 5 6 7 8 9 第 9 趟排序结果:1 2 3 4 5 6 7 8 9
堆排序和快速排序都是常用的排序算法,它们的时间复杂度都为O(nlogn)。但是它们的实现方式不同,堆排序是利用堆这种数据结构来实现的,而快速排序则是利用分治思想来实现的。 堆排序的基本思想是将待排序的序列构建成一个大根堆或小根堆,然后将堆顶元素与堆底元素交换,再将剩余的元素重新构建成一个堆,重复以上步骤直到整个序列有序。 快速排序的基本思想是选取一个基准元素,将序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分比基准元素大,然后对这两部分分别进行快速排序,最终得到有序序列。 下面是堆排序和快速排序的C++代码实现: 堆排序: void HeapAdjust(int a[], int i, int n) //调整堆 { int child; int tmp; for(tmp=a[i]; 2*i+1<n; i=child) { child=2*i+1; if(child<n-1 && a[child]<a[child+1]) child++; if(tmp<a[child]) { a[i]=a[child]; } else { break; } } a[i]=tmp; } void HeapSort(int a[], int n) //堆排序 { int i; for(i=n/2-1; i>=0; i--) { HeapAdjust(a, i, n); } for(i=n-1; i>0; i--) { swap(a, a[i]); HeapAdjust(a, 0, i); } } 快速排序: int Partition(int a[], int first,int end) //快速排序的一次划分 { int i=first; int j=end; int tmp; while(i<j) { while(i<j && a[i]<=a[j]) j--; if(i<j) { tmp=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=tmp; i++; } while(i<j && a[i]<=a[j]) i++; if(i<j) { tmp=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=tmp; j--; } } return i; } void QuickSort(int a[],int first,int end) //快速排序 { int pivot; if(first<end) { pivot=Partition(a,first,end); QuickSort(a,first,pivot-1); QuickSort(a,pivot+1,end); } }
### 回答1: 好的,关于 Dijkstra 算法的实现,我可以给你一些指导。 Dijkstra 算法是一种解决单源最短路径问题的经典算法。它的主要思路是从源点开始,逐步扩展搜索的范围,直到覆盖所有节点为止。在搜索的过程中,维护每个节点到源点的最短距离,并选择当前距离最小的未被访问的节点进行扩展。具体实现时,可以使用一个优先队列(例如 C++ STL 中的 priority_queue)来维护未被访问的节点,以便每次选择距离最小的节点进行扩展。 以下是一个简单的 C++ 实现: #include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; struct Edge { int v, w; Edge(int _v, int _w) : v(_v), w(_w) {} }; vector<Edge> adj[1000]; int dist[1000]; bool vis[1000]; void dijkstra(int s) { memset(dist, INF, sizeof(dist)); memset(vis, false, sizeof(vis)); dist[s] = 0; priority_queue, vector>, greater>> pq; pq.push({0, s}); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = true; for (const auto& e : adj[u]) { int v = e.v, w = e.w; if (dist[u] + w < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + w; pq.push({dist[v], v}); } } } } int main() { int n, m, s; cin >> n >> m >> s; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; adj[u].emplace_back(v, w); } dijkstra(s); for (int i = 1; i <= n; i++) { if (dist[i] == INF) cout << "INF\n"; else cout << dist[i] << "\n"; } return 0; } 这段代码实现了 Dijkstra 算法,并且支持读入有向图的边权信息,计算从源点 s 到所有点的最短距离,并输出结果。具体来说,首先初始化距离数组 dist 为正无穷,将源点的距离设为 0,然后使用一个优先队列 pq 维护未被访问的节点,每次选择距离最小的节点 u 进行扩展,并更新其它节点的距离。在更新节点距离时,需要判断是否需要松弛(relax)操作,即将当前节点 u 到其邻居节点 v 的边权加到距离 dist[v] ### 回答2: Dijkstra算法是一种解决单源最短路径问题的经典算法。它通过逐步找到从起点到其他所有顶点的最短路径来实现。 具体实现Dijkstra算法的步骤如下: 1. 创建一个顶点集合和一个距离集合。初始化距离集合,起点距离为0,其他顶点距离为无穷大。 2. 在顶点集合中选择一个顶点作为当前顶点,初始化时选择起点。 3. 遍历当前顶点的所有邻接顶点,计算从起点经过当前顶点到达邻接顶点的距离,如果这个距离小于邻接顶点的当前最短距离,更新邻接顶点的最短距离。 4. 从距离集合中选择一个未被访问的顶点,即距离最小的顶点,作为新的当前顶点,重复步骤3。 5. 重复步骤3和4,直到所有顶点都被访问过或者没有可以选择的顶点为止。 下面是一个用300字回答的Dijkstra算法实现的伪代码: 1. 初始化距离集合,将起点距离设为0,其他顶点距离设为无穷大。 2. 创建一个顶点集合,将起点加入集合中。 3. while (顶点集合非空) { 4. 选择距离集合中最小的顶点作为当前顶点。 5. 遍历当前顶点的所有邻接顶点 { 6. 计算通过当前顶点到达邻接顶点的距离。 7. 如果这个距离小于邻接顶点的当前最短距离,更新邻接顶点的最短距离。 8. } 9. 将当前顶点从顶点集合中移除。 10. } 11. 输出最短距离集合。 这个伪代码描述了Dijkstra算法的基本流程,具体实现时可能需要添加一些数据结构或辅助函数来实现顶点、距离集合等的管理。实际代码实现时可以根据具体语言和需要进行适当调整。 ### 回答3: Dijkstra算法是一种用于求解单源最短路径的图算法。它适用于带有非负权值的有向图或无向图。 下面是一个简单的Dijkstra算法的实现: 1. 创建一个数组distances,用于存储起始节点到每个节点的最短路径距离。初始时,将起始节点的距离设置为0,将其他节点的距离设置为正无穷大。 2. 创建一个集合visited,用于记录已经访问过的节点。 3. 创建一个优先队列,用于按照节点距离的大小进行排序。 4. 将起始节点加入到优先队列中。 5. 当优先队列不为空时,重复以下步骤: 1) 从优先队列中取出一个节点node,将其标记为已访问。 2) 遍历节点node的邻居节点neighbor: - 计算起始节点到neighbor节点的距离:distance = distances[node] + edge(node, neighbor)。其中edge(node, neighbor)表示node到neighbor的边的权值。 - 如果distance小于distances[neighbor],更新distances[neighbor]的值,并将neighbor节点加入到优先队列中。 6. 循环结束后,distances数组中存储的就是起始节点到每个节点的最短路径距离。 此外,还可以使用一个数组predecessors来记录最短路径中每个节点的前驱节点,以便后续构建最短路径。 以上就是一个简单的Dijkstra算法的实现。然而,实际应用中可能会有更多的优化措施,例如使用堆代替优先队列,以提高算法的效率。
以下是用C++实现的排序算法及测试它们的时间性能的代码: cpp #include <iostream> #include <chrono> #include <random> #include <algorithm> using namespace std; // 直接插入排序 void insertSort(int arr[], int n) { for (int i = 1; i < n; i++) { int key = arr[i]; int j = i - 1; while (j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j + 1] = arr[j]; j--; } arr[j + 1] = key; } } // 希尔排序 void shellSort(int arr[], int n) { for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) { for (int i = gap; i < n; i++) { int temp = arr[i]; int j; for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) { arr[j] = arr[j - gap]; } arr[j] = temp; } } } // 冒泡排序 void bubbleSort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { bool flag = false; for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { swap(arr[j], arr[j + 1]); flag = true; } } if (!flag) break; } } // 快速排序 int partition(int arr[], int low, int high) { int pivot = arr[high]; int i = low - 1; for (int j = low; j < high; j++) { if (arr[j] < pivot) { i++; swap(arr[i], arr[j]); } } swap(arr[i + 1], arr[high]); return i + 1; } void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) { int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1); quickSort(arr, pi + 1, high); } } // 直接选择排序 void selectionSort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n - 1; i++) { int minIndex = i; for (int j = i + 1; j < n; j++) { if (arr[j] < arr[minIndex]) { minIndex = j; } } swap(arr[i], arr[minIndex]); } } // 堆排序 void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest = i; int l = 2 * i + 1; int r = 2 * i + 2; if (l < n && arr[l] > arr[largest]) { largest = l; } if (r < n && arr[r] > arr[largest]) { largest = r; } if (largest != i) { swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); } } void heapSort(int arr[], int n) { for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) { heapify(arr, n, i); } for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); heapify(arr, i, 0); } } // 测试函数 void testSortFunc(void (*sortFunc)(int[], int), string sortName, int arr[], int n) { auto start = chrono::high_resolution_clock::now(); sortFunc(arr, n); auto end = chrono::high_resolution_clock::now(); auto duration = chrono::duration_cast<chrono::microseconds>(end - start); cout << sortName << " time: " << duration.count() << " microseconds." << endl; } int main() { // 生成随机数组 const int n = 10000; int arr[n]; random_device rd; mt19937 gen(rd()); uniform_int_distribution<> dis(1, 10000); for (int i = 0; i < n; i++) { arr[i] = dis(gen); } // 测试排序算法的时间性能 testSortFunc(insertSort, "Insertion Sort", arr, n); testSortFunc(shellSort, "Shell Sort", arr, n); testSortFunc(bubbleSort, "Bubble Sort", arr, n); testSortFunc(quickSort, "Quick Sort", arr, n); testSortFunc(selectionSort, "Selection Sort", arr, n); testSortFunc(heapSort, "Heap Sort", arr, n); return 0; } 这个程序首先生成一个包含10000个随机整数的数组,然后分别调用六种排序算法对这个数组进行排序,并输出每个算法的执行时间。其中,时间单位为微秒。可以通过更改 n 值来测试不同规模的数组。
下面是对应的 C++ 代码实现,包括插入排序、堆排序、快速排序和冒泡排序: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; // 插入排序 void insertionSort(vector<int>& arr) { int n = arr.size(); for (int i = 1; i < n; ++i) { int key = arr[i]; int j = i - 1; while (j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j + 1] = arr[j]; j--; } arr[j + 1] = key; } } // 堆排序 void heapSort(vector<int>& arr) { make_heap(arr.begin(), arr.end()); sort_heap(arr.begin(), arr.end()); } // 快速排序 int partition(vector<int>& arr, int low, int high) { int pivot = arr[high]; int i = low - 1; for (int j = low; j < high; ++j) { if (arr[j] < pivot) { i++; swap(arr[i], arr[j]); } } swap(arr[i + 1], arr[high]); return i + 1; } void quickSort(vector<int>& arr, int low, int high) { if (low < high) { int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1); quickSort(arr, pi + 1, high); } } // 冒泡排序 void bubbleSort(vector<int>& arr) { int n = arr.size(); for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { for (int j = 0; j < n - i - 1; ++j) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { swap(arr[j], arr[j + 1]); } } } } int main() { vector<int> arr = { 3, 7, 1, 4, 9, 2, 6, 5, 8 }; cout << "Original Array: "; for (auto num : arr) { cout << num << " "; } cout << endl; // 插入排序 vector<int> arr1 = arr; insertionSort(arr1); cout << "After Insertion Sort: "; for (auto num : arr1) { cout << num << " "; } cout << endl; // 堆排序 vector<int> arr2 = arr; heapSort(arr2); cout << "After Heap Sort: "; for (auto num : arr2) { cout << num << " "; } cout << endl; // 快速排序 vector<int> arr3 = arr; quickSort(arr3, 0, arr3.size() - 1); cout << "After Quick Sort: "; for (auto num : arr3) { cout << num << " "; } cout << endl; // 冒泡排序 vector<int> arr4 = arr; bubbleSort(arr4); cout << "After Bubble Sort: "; for (auto num : arr4) { cout << num << " "; } cout << endl; return 0; } 这段程序首先定义了四个排序函数:插入排序、堆排序、快速排序和冒泡排序。然后,程序创建了一个整数数组 arr,并使用它对这四个排序函数进行测试,输出排序后的结果。
堆排序是一种树形选择排序,它的特点是将待排序序列构造成一个堆,选择最大(最小)的元素放到堆的最后,然后将剩余元素重新构造成堆,直到所有元素都排完为止。 以下是堆排序的C++实现: cpp #include <iostream> using namespace std; // 堆排序函数 void heapSort(int arr[], int n) { // 构建最大堆 for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) heapify(arr, n, i); // 一个个将堆顶元素移到末尾 for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { swap(arr[0], arr[i]); // 将堆顶元素与当前未排序部分的最后一个元素交换 heapify(arr, i, 0); // 重新构造最大堆,排除已经排序的元素 } } // 最大堆构造函数 void heapify(int arr[], int n, int i) { int largest = i; // 初始化最大值为根节点 int l = 2 * i + 1; // 左子节点 int r = 2 * i + 2; // 右子节点 // 如果左子节点比根节点大,则更新最大值 if (l < n && arr[l] > arr[largest]) largest = l; // 如果右子节点比最大值大,则更新最大值 if (r < n && arr[r] > arr[largest]) largest = r; // 如果最大值不是根节点,则交换根节点和最大值 if (largest != i) { swap(arr[i], arr[largest]); heapify(arr, n, largest); // 继续构造最大堆 } } // 打印排序后的数组 void printArray(int arr[], int n) { for (int i = 0; i < n; ++i) cout << arr[i] << " "; cout << endl; } int main() { int arr[] = {12, 11, 13, 5, 6, 7}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); heapSort(arr, n); cout << "Sorted array is \n"; printArray(arr, n); } 以上代码实现了堆排序的核心函数 heapSort() 和最大堆构造函数 heapify()。程序运行结果如下: Sorted array is 5 6 7 11 12 13

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以下是在Mac上安装Redis的步骤: 1. 打开终端并输入以下命令以安装Homebrew: ```shell /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装Redis: ```shell brew install redis ``` 3. 启动Redis服务: ```shell brew services start redis ``` 4. 验证Redis是否已成功安装并正在运行: ```shell redis-cli ping

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计算机应用根底Excel题库 一.填空 1.Excel工作表的行坐标范围是〔 〕。 2.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。 3.对数据清单中的数据进行排序时,对每一个字段还可以指定〔 〕。 4.Excel97共提供了3类运算符,即算术运算符.〔 〕 和字符运算符。 5.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用.绝对地址引用和混合地址引用。在公式. 函数.区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 6.在Excel 工作表中,在某单元格的编辑区输入"〔20〕〞,单元格内将显示( ) 7.在Excel中用来计算平均值的函数是( )。 8.Excel中单元格中的文字是( 〕对齐,数字是( )对齐。 9.Excel2021工作表中,日期型数据"2008年12月21日"的正确输入形式是( )。 10.Excel中,文件的扩展名是( )。 11.在Excel工作表的单元格E5中有公式"=E3+$E$2",将其复制到F5,那么F5单元格中的 公式为( )。 12.在Excel中,可按需拆分窗口,一张工作表最多拆分为 ( )个窗口。 13.Excel中,单元格的引用包括绝对引用和( ) 引用。 中,函数可以使用预先定义好的语法对数据进行计算,一个函数包括两个局部,〔 〕和( )。 15.在Excel中,每一张工作表中共有( )〔行〕×256〔列〕个单元格。 16.在Excel工作表的某单元格内输入数字字符串"3997",正确的输入方式是〔 〕。 17.在Excel工作薄中,sheet1工作表第6行第F列单元格应表示为( )。 18.在Excel工作表中,单元格区域C3:E4所包含的单元格个数是( )。 19.如果单元格F5中输入的是=$D5,将其复制到D6中去,那么D6中的内容是〔 〕。 Excel中,每一张工作表中共有65536〔行〕×〔 〕〔列〕个单元格。 21.在Excel工作表中,单元格区域D2:E4所包含的单元格个数是( )。 22.Excel在默认情况下,单元格中的文本靠( )对齐,数字靠( )对齐。 23.修改公式时,选择要修改的单元格后,按( )键将其删除,然后再输入正确的公式内容即可完成修改。 24.( )是Excel中预定义的公式。函数 25.数据的筛选有两种方式:( )和〔 〕。 26.在创立分类汇总之前,应先对要分类汇总的数据进行( )。 27.某一单元格中公式表示为$A2,这属于( )引用。 28.Excel中的精确调整单元格行高可以通过〔 〕中的"行〞命令来完成调整。 29.在Excel工作簿中,同时选择多个相邻的工作表,可以在按住( )键的同时,依次单击各个工作表的标签。 30.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用、绝对地址引用和混合地址引用。在公式 、函数、区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 31.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。多重排序 32.Excel工作表的行坐标范围是( 〕。1-65536 二.单项选择题 1.Excel工作表中,最多有〔〕列。B A.65536 B.256 C.254 D.128 2.在单元格中输入数字字符串100083〔邮政编码〕时,应输入〔〕。C A.100083 B."100083〞 C. 100083   D.'100083 3.把单元格指针移到AZ1000的最简单方法是〔〕。C A.拖动滚动条 B.按+〈AZ1000〉键 C.在名称框输入AZ1000,并按回车键 D.先用+〈 〉键移到AZ列,再用+〈 〉键移到1000行 4.用〔〕,使该单元格显示0.3。D A.6/20 C.="6/20〞 B. "6/20〞 D.="6/20〞 5.一个Excel工作簿文件在第一次存盘时不必键入扩展名,Excel自动以〔B〕作为其扩展 名。 A. .WK1 B. .XLS C. .XCL D. .DOC 6.在Excel中,使用公式输入数据,一般在公式前需要加〔〕A A.= B.单引号 C.$ D.任意符号 7.在公式中输入"=$C1+E$1〞是〔〕C A.相对引用 B.绝对引用 C.混合引用 D.任意引用 8.以下序列中,不能直接利用自动填充快速输入的是〔 〕B A.星期一.星期二.星期三 .…… B.第一类.第二类.第三类.…… C.甲.乙.丙.…… D.Mon.Tue.Wed.…… 9.工作表中K16单元格中为公式"=F6×$D$4〞,在第3行处插入一行,那么插入后K7单元 格中的公式为〔 〕A A.=F7*$D$5 B.=F7*$D$4 C

基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解方法及其优势

© 2014 Anatoly Kalyaev,Iakov Korovin.出版社:Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 9(2014)131 - 1372014年AASRI电路与信号处理会议(CSP 2014)利用空闲PC机解决相干任务Anatoly Kalyaeva *,Iakov Korovina南方联邦大学多处理器计算系统科学研究所,2,塔甘罗格347922,俄罗斯摘要本文提出了一种基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解的新方法。这些资源的参数是动态变化的,这使得它很难在分布式计算中的应用。该方法采用多智能体方法,通过智能体的主动控制,实现了分布式计算系统中个人计算机的有效利用,并通过智能体之间的交互,分散调度任务求解过程。为了解决每一个传入的连贯任务,系统的代理联合成社区,这使得它更容易调度和执行计算。该方法的主要优点是降低了分布式�