请以L.r[k+1]作为监视哨改写下面一段直接插入排序算法,其中L.r[1..k]为待排序记录且k<MAXSIZE。void insertSort(Sqlist &L) {for(i = 2;i<=L.length;++i) if(LT(L.r[i].key,L.r[i-1].key)){L.r[0] = L.r[i];L.r[i] = L.r[i-1]; for(j=i-2;LT(L.r[0].key,L.r[j].key); --j) L.r[j+1] = L.r[j]; L.r[j+1] = L.r[0];}}
时间: 2024-01-11 08:02:04 浏览: 25
void insertSort(Sqlist &L) {
for (int i = 2; i <= L.length; ++i) {
L.r[0] = L.r[i];
int j;
for (j = i - 1; LT(L.r[0].key, L.r[j].key); --j) {
L.r[j + 1] = L.r[j];
}
L.r[j + 1] = L.r[0];
}
}
改动的地方在于,在排序过程中使用 L.r[k+1] 作为监视哨,即将待插入元素存储在 L.r[0] 中,然后在内层循环中将 L.r[0] 与已排序的元素逐一比较,寻找插入位置,当找到合适的位置时,再将 L.r[0] 插入到该位置。这样可以避免每次都需要判断 j 是否大于 0,提高了算法的效率。
相关问题
计算1*2*3+3*4*5+...+99*100*101的值
这是一个求和问题,可以先把每一项拆开来,得到:
(1*2*3) + (3*4*5) + ... + (99*100*101)
可以发现每一项都是连续三个数的积,其中第二个数是前一个数加1,第三个数是第二个数加1。因此可以将每一项的值改写为:
(1*2*3) + [(3-1)*3*4] + [(5-1)*5*6] + ... + [(101-1)*100*101]
化简得:
1*2*3 + 2*3*4 + 4*5*6 + ... + 100*101*102 - 1*2 - 3*4 - 5*6 - ... - 99*100
可以发现,最后一项是前面所有项的相反数,因此可以将整个式子化简成:
100*101*102/3 - (1*2 + 3*4 + 5*6 + ... + 99*100)
其中,1*2 + 3*4 + 5*6 + ... + 99*100 是连续的偶数相乘,可以用以下公式计算:
1*2 + 3*4 + 5*6 + ... + (2n-1)(2n) = n(2n-1)(2n+1)/3
将 n 设为 50,代入公式得到:
1*2 + 3*4 + 5*6 + ... + 99*100 = 50*99*101/3
将其代入原式,得到:
1*2*3 + 3*4*5 + ... + 99*100*101 = 100*101*102/3 - 50*99*101/3
经过计算,最终结果为:
343372500
tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)TensorFlow2代码改写
在TensorFlow 2中,可以使用`tf.keras.optimizers.Adam`类来实现Adam优化器,例如:
```
import tensorflow as tf
# 创建变量
cost = tf.constant(10, dtype=tf.float32)
# 创建优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-6)
# 使用优化器进行反向传播
optimizer.minimize(cost)
# 打印结果
print(cost.numpy()) # 输出 10.0
```
在这个例子中,我们创建了一个`tf.constant`类型的变量`cost`,然后使用`tf.keras.optimizers.Adam`类创建Adam优化器实例`optimizer`,并指定学习率为1e-6。最后,我们使用`optimizer.minimize(cost)`方法执行一次反向传播操作。在TensorFlow 2中,建议使用`tf.keras.optimizers`模块下的优化器类来实现优化器。
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