数组a=[4,8,3,7,6,5],进行非递归的合并排序,第二次合并的结果是()
时间: 2023-10-25 15:08:18 浏览: 44
非递归的合并排序通常使用迭代的方法,将数组不断地划分成小的子数组,然后再将这些子数组合并成有序的大数组。第一次合并通常是将相邻的两个元素合并,第二次合并则是将相邻的两个有序的子数组合并成一个更大的有序数组。
对于a=[4,8,3,7,6,5],第一次合并将相邻的元素合并得到[4,8], [3,7], [5,6],第二次合并将[4,8]和[3,7]合并成[3,4,7,8],将[5,6]合并成[5,6],最后将[3,4,7,8]和[5,6]合并成[3,4,5,6,7,8]。因此第二次合并的结果是[3,4,7,8]和[5,6]合并成[3,4,5,6,7,8]。
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编写程序,输出九九乘法表。 1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3=9 1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16 1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25 1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36 1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49 1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64 1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
好的,以下是九九乘法表的代码:
```python
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1):
print("{}*{}={}\t".format(j, i, i*j), end='')
print('\n')
```
输出:
```
1*1=1
1*2=2 2*2=4
1*3=3 2*3=6 3*3=9
1*4=4 2*4=8 3*4=12 4*4=16
1*5=5 2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25
1*6=6 2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36
1*7=7 2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49
1*8=8 2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64
1*9=9 2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81
```
希望能满足您的需求!
补充下列matlab程序,用函数lsqnonlin 拟合y=c*(1-e^(-d*x))中的参数c,d。 1)编写M-文件 curvefun1.m function f=curvefun1(a) xdata=[3 4 5 7 9 15]; ydata=[1 2 4 6 8 10]; f=( ); %其中a(1)=c, a(2)=d 2)输入命令 a0=[1 1]; a=lsqnonlin(‘curvefun1’,x0) ; f= curvefun1(a);
完整程序如下:
```matlab
% 定义M文件 curvefun1.m
function f = curvefun1(a)
xdata = [3 4 5 7 9 15];
ydata = [1 2 4 6 8 10];
c = a(1);
d = a(2);
f = c * (1 - exp(-d * xdata)) - ydata;
% 输入命令
a0 = [1, 1];
a = lsqnonlin('curvefun1', a0);
f = curvefun1(a);
disp(['c = ', num2str(a(1))]);
disp(['d = ', num2str(a(2))]);
```
在这个程序中,`curvefun1` 函数用来计算误差,即模型预测值与实际值之间的差距。`lsqnonlin` 函数用来利用最小二乘法进行参数估计,其中第一个参数是要优化的函数名,第二个参数是初始参数值。最后,程序输出估计出的参数值 `c` 和 `d`。