打印每一趟插入排序input 5 5 4 3 2 1 output 4 5 3 2 1 3 4 5 2 1 2 3 4 5 1 1 2
时间: 2024-01-01 07:04:29 浏览: 32
好的,以下是每一趟插入排序的过程:
第一趟排序:
- 5 5 4 3 2 1 (初始状态)
- 4 5 5 3 2 1 (将4插入到第一个位置)
- 4 5 3 5 2 1 (将3插入到第二个位置)
- 4 5 3 2 5 1 (将2插入到第三个位置)
- 4 5 3 2 1 5 (将1插入到第四个位置)
第二趟排序:
- 4 5 3 2 1 5 (初始状态)
- 3 4 5 2 1 5 (将3插入到第一个位置)
- 2 3 4 5 1 5 (将2插入到第二个位置)
- 1 2 3 4 5 5 (将1插入到第三个位置)
第三趟排序:
- 1 2 3 4 5 5 (初始状态)
- 1 2 3 4 5 5 (已经有序,无需插入)
最终排序结果为:1 2 3 4 5 5 1 2 3 4 5 2 3 4 5 1 1 2
相关问题
基于python利用LSTM预测1、2、3、4、5对A的影响
首先,需要一些数据来建立LSTM模型。假设我们有一个数据集,其中包含A和1、2、3、4、5之间的关系。每个关系都有一个时间戳,我们可以利用前一段时间的关系来预测下一个时间点A的状态。在这个例子中,我们将使用Keras框架来建立我们的LSTM模型。
首先,我们需要准备数据。我们将把时间序列分成训练集和测试集。训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, shuffle=False)
```
接下来,我们需要将数据转换成LSTM模型所需的格式。我们将使用Keras的TimeseriesGenerator类来创建序列。
```python
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
# 定义输入序列长度和输出序列长度
input_length = 5
output_length = 1
# 定义TimeseriesGenerator
train_generator = TimeseriesGenerator(train_data[['1', '2', '3', '4', '5']].values, train_data['A'].values, length=input_length, batch_size=1)
test_generator = TimeseriesGenerator(test_data[['1', '2', '3', '4', '5']].values, test_data['A'].values, length=input_length, batch_size=1)
```
现在我们已经准备好了数据,我们可以开始建立LSTM模型。我们将使用一个简单的LSTM模型,它包含一个LSTM层和一个密集层。
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(input_length, 5)))
model.add(Dense(1))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
```
我们使用均方误差作为损失函数,使用Adam优化器进行优化。现在我们可以开始训练模型。
```python
# 训练模型
model.fit_generator(train_generator, epochs=50, validation_data=test_generator)
```
在模型训练完成后,我们可以使用测试集来评估模型的性能。
```python
# 评估模型
model.evaluate_generator(test_generator)
```
现在我们可以使用模型来进行预测。我们将使用测试集的最后一个序列作为输入,预测下一个时间点A的状态。
```python
# 预测
input_data = test_data[['1', '2', '3', '4', '5']].values[-input_length:]
model.predict(input_data.reshape((1, input_length, 5)))
```
这样,我们就可以利用LSTM模型来预测A对1、2、3、4、5的影响了。
编程计算 1*2*3*4*5……*n... 的值
以下是两种编程计算 1*2*3*4*5……*n 的值的方法:
1. 使用循环计算:
```python
n = int(input("请输入一个整数n:"))
result = 1
for i in range(1, n+1):
result *= i
print("1*2*3*4*5……*n的值为:", result)
```
2. 使用递归计算:
```python
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
n = int(input("请输入一个整数n:"))
result = factorial(n)
print("1*2*3*4*5……*n的值为:", result)
```
相关推荐
![text/x-c++](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)