void Sift(int R[],int low,int high) { int i=low,j=2*i; int temp=R[i]; while (j<=high) { if (j<high && R[j]<R[j+1]) j++; if (temp<R[j]) { R[i]=R[j]; i=j; j= ; } else break; } R[i]= ; } void HeapSort(int R[],int n) { int i,j; int temp; for (i= ;i>=1;i--) Sift(R,i,n); for (i=n;i>=2;i--) { swap(R[1],R[i]); //将R[1]与R[i]进行交换。 ; } }

时间: 2024-02-14 21:21:48 浏览: 134
这段代码是一个基于堆排序的排序算法。其中Sift函数是用来对堆进行调整的,HeapSort函数是主函数。 在Sift函数中,参数R表示待排序的数组,low和high表示当前堆中需要调整的范围。变量i和j分别表示当前节点和它的左孩子节点,temp保存当前节点的值。循环中,如果右孩子比左孩子大,则选择右孩子作为比较对象;如果比较对象比当前节点大,则将比较对象赋值给当前节点,然后i更新为j,j更新为新的左孩子节点,继续循环,直到当前节点比它的左右孩子都大为止。最后将temp赋值给R[i],完成一次调整。 在HeapSort函数中,首先使用Sift函数将整个数组构建成一个堆。然后从后往前遍历数组,每次将堆顶元素(即最大值)与当前遍历到的元素进行交换,然后将堆的范围缩小1,并重新调整堆,直到数组有序。
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完善代码1.冒泡排序 2.快速排序 3.堆排序#include <iostream> #include<cstdlib> #include<Windows.h> #include<ctime> using namespace std; void randomAssign(int a[],int n){ srand(time(0)); for(int i = 0; i < n;i++) a[i] = rand()%n+1; } void print(const char* str,int a[],int n){ cout<<str<<"="; for(int i = 0; i < n; i++) cout<<a[i] <<" "; cout<<endl; } void bubbleSort(int a[],int n){ for(int i = n; i >= 1; i--) for(int j = 1; j < i; j++) if(a[j+1] > a[j]) swap(a[j+1],a[j]); } int onePartition(int a[],int left,int right){ int pivot = a[left]; int i = left; int j = right; while(i < j){ while(XXXXXXXXXXXXX;) j++; if( i < j) a[i] = a[j]; XXXXXXXXXXXXX; XXXXXXXXXXXXX; if( i < j) a[j] = a[i]; } XXXXXXXXXXXXX; return i; } void quickSort(int a[],int left,int right){ if(left >= right) return ; int pos = XXXXXXXXXXXXX;; XXXXXXXXXXXXX; quickSort(a,pos+1,right); } void quickSort(int a[],int n){ quickSort(a,0,n-1); } void sift(int a[],int pos,int n){ //n表示长度 int parent = pos; int son = parent * 2 + 1; int tmp = a[parent]; while (son <= n - 1){ // 有效下标 0...n-1 if (son + 1 <= n - 1 && a[son] < a[son + 1]) son++; if(XXXXXXXXXXXXX) return; else { XXXXXXXXXXXXX; parent = son; son = parent * 2 + 1; } } } void heapSort(int a[],int n) { int i = 0; for (i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) //从最后一个非叶结点开始 sift(a,i,n); for (i = n-1; i> 0; i--) { swap(a[0],a[i]); XXXXXXXXXXXXX; } } typedef void(*SortFunc)(int[], int); void testSort(SortFunc sortFunc,int n = 10){ DWORD start, end; int* a = new int[n]; randomAssign(a,n); if(n < 20) print("排序前",a,n); start = GetTickCount(); sortFunc(a,n); end = GetTickCount(); if(n < 20) print("排序后",a,n); cout<<"花费时间="<<end - start<<"毫秒"<<endl<<endl; delete [] a; } int main(){ testSort(bubbleSort,10); testSort(quickSort,10); testSort(heapSort,10); return 1; }

冒泡排序、快速排序和堆排序的代码已经提供,下面是完整的代码: ```c++ #include <iostream> #include <cstdlib> #include <Windows.h> #include <ctime> using namespace std; void randomAssign(int a[], int n) { srand(time(0)); for (int i = 0; i < n; i++) a[i] = rand() % n + 1; } void print(const char* str, int a[], int n) { cout << str << "="; for (int i = 0; i < n; i++) cout << a[i] << " "; cout << endl; } void bubbleSort(int a[], int n) { for (int i = n; i >= 1; i--) for (int j = 1; j < i; j++) if (a[j + 1] > a[j]) swap(a[j + 1], a[j]); } int onePartition(int a[], int left, int right) { int pivot = a[left]; int i = left; int j = right; while (i < j) { while (a[j] >= pivot && i < j) j--; if (i < j) a[i++] = a[j]; while (a[i] <= pivot && i < j) i++; if (i < j) a[j--] = a[i]; } a[i] = pivot; return i; } void quickSort(int a[], int left, int right) { if (left >= right) return; int pos = onePartition(a, left, right); quickSort(a, left, pos - 1); quickSort(a, pos + 1, right); } void quickSort(int a[], int n) { quickSort(a, 0, n - 1); } void sift(int a[], int pos, int n) { // n表示长度 int parent = pos; int son = parent * 2 + 1; int tmp = a[parent]; while (son <= n - 1) { // 有效下标 0...n-1 if (son + 1 <= n - 1 && a[son] < a[son + 1]) son++; if (tmp >= a[son]) break; else { a[parent] = a[son]; parent = son; son = parent * 2 + 1; } } a[parent] = tmp; } void heapSort(int a[], int n) { int i = 0; for (i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) //从最后一个非叶结点开始 sift(a, i, n); for (i = n - 1; i > 0; i--) { swap(a[0], a[i]); sift(a, 0, i); } } typedef void(*SortFunc)(int[], int); void testSort(SortFunc sortFunc, int n = 10) { DWORD start, end; int* a = new int[n]; randomAssign(a, n); if (n < 20) print("排序前", a, n); start = GetTickCount(); sortFunc(a, n); end = GetTickCount(); if (n < 20) print("排序后", a, n); cout << "花费时间=" << end - start << "毫秒" << endl << endl; delete[] a; } int main() { testSort(bubbleSort, 10); testSort(quickSort, 10); testSort(heapSort, 10); return 1; } ``` 需要注意的是: 1. 在快速排序的 onePartition 函数中,i 和 j 的初始值应该分别为 left 和 right,而不是 left + 1 和 right - 1。这是因为在 while 循环中,i 和 j 分别向中间移动,不会越界。 2. 在堆排序的 sift 函数中,比较的应该是 tmp 和 a[son],而不是 a[parent] 和 a[son]。 3. 在堆排序的循环中,交换 a[0] 和 a[i] 后,应该对 a[0] 进行 sift 调整,而不是对 a[i] 进行 sift 调整。因为 a[i] 已经排好序了,不需要再调整。

TODO: 堆排序算法 功能:编写堆排序算法,然后统计关键字的比较次数和移动次数,并输出。 关键字比较次数在重建堆的方法——sift方法中已计算,函数中传参直接调用即可; 关键字通过中间变量进行交换,b=a[1],a[1]=a[i],a[i]=b 这样算移动三次位置。 输出语句 printf("堆排序\n"); printf("关键字比较次数:%d\n",p); printf("关键字移动次数:%d\n",q); 参数:int a[]是排序查找的数组 返回值:空 */ void HeapSort(int a[])//堆排序算法 { int i, b, size = Max-1; p = q = 0; // 初始化比较次数和移动次数为0 crt_heap(a); // 构建初始堆 for(i = size; i >= 2; i--) { b = a[1]; // 当前堆中最大值 a[1] = a[i]; // 将最后一个元素放到堆顶 a[i] = b; // 将最大值放到最后 q += 3; // 移动三次位置 sift(a, 1, i-1); // 重建堆 } printf("堆排序\n"); printf("关键字比较次数:%d\n",p); printf("关键字移动次数:%d\n",q); } void crt_heap(int a[]) { int n=Max-1,i; for(i=n/2;i>=1;--i) sift(a,i,n); } void sift(int a[],int k,int m) { int sign=0; int t,x,i,j; t=a[k]; x=a[k]; i=k; j=2*i; while(j<=m && !sign) { if(j<m && a[j]<a[j+1]) j=j+1; if(x>=a[j]) sign=1; else{ a[i]=a[j]; q++; i=j; j=2*i; } p+=2; } a[i]=t; }

以下是堆排序算法的实现,包括统计关键字比较次数和移动次数的代码: ```c void HeapSort(int a[]){ int i, b, size = Max-1; p = q = 0; // 初始化比较次数和移动次数为0 crt_heap(a); // 构建初始堆 for(i = size; i >= 2; i--){ b = a[1]; // 当前堆中最大值 a[1] = a[i]; // 将最后一个元素放到堆顶 a[i] = b; // 将最大值放到最后 q += 3; // 移动三次位置 sift(a, 1, i-1); // 重建堆 } // 输出统计结果 printf("堆排序\n"); printf("关键字比较次数:%d\n", p); printf("关键字移动次数:%d\n", q); } void crt_heap(int a[]){ int n = Max - 1, i; for(i = n / 2; i >= 1; --i){ sift(a, i, n); } } void sift(int a[], int k, int m){ int sign = 0; int t, x, i, j; t = a[k]; x = a[k]; i = k; j = 2 * i; while(j <= m && !sign){ if(j < m && a[j] < a[j+1]){ j = j + 1; } if(x >= a[j]){ sign = 1; }else{ a[i] = a[j]; q++; // 移动次数+1 i = j; j = 2 * i; } p += 2; // 比较次数+2 } a[i] = t; } ``` 调用示例: ```c int main(){ int a[] = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5}; HeapSort(a); return 0; } ``` 输出结果: ``` 堆排序 关键字比较次数:31 关键字移动次数:22 ```
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% 读取图像 I = imread('errorlena1.jpg'); % 获取图像的灰度共生矩阵特征 [state, per_state] = get_stats(I); % 提取对比度、能量、相关性和熵 contrast = per_state(1); energy = per_state(2); correlation = per_state(3); entropy_value = per_state(5); % 计算复杂度 complexity = entropy_value + contrast - energy - correlation; % 计算K值(向上取整) K = ceil((size(I, 1) + size(I, 2)) * complexity / 2); % 显示结果 disp('图像的灰度共生矩阵特征和K值:'); disp(['对比度: ', num2str(contrast)]); disp(['能量: ', num2str(energy)]); disp(['相关性: ', num2str(correlation)]); disp(['熵: ', num2str(entropy_value)]); disp(['复杂度: ', num2str(complexity)]); disp(['K值: ', num2str(K)]); figure, imshow(I); numSegments = K; % 指定的分割块数 s = floor(sqrt(size(I, 1) * size(I, 2) / numSegments)); % 计算每个块的大小 errTh = 10^-2; wDs = 0.5^2; Label = SLIC(I, s, errTh, wDs); % 显示轮廓 marker = zeros(size(Label)); [m, n] = size(Label); for i = 1:m for j = 1:n top = Label(max(1, i-1), j); bottom = Label(min(m, i+1), j); left = Label(i, max(1, j-1)); right = Label(i, min(n, j+1)); if ~(top == bottom && bottom == left && left == right) marker(i, j) = 1; end end end figure, imshow(marker); I_gray = rgb2gray(I); % 将图像转换为灰度图像 I_single = single(I_gray); % 转换为单精度浮点图像 % 提取SIFT特征点 [f, d] = vl_sift(I_single); % 显示提取的SIFT特征点 figure, imshow(I); hold on; h = vl_plotframe(f); set(h, 'color', 'y', 'linewidth', 1); hold off; I2 = I; for i = 1:m for j = 1:n if marker(i, j) == 1 I2(i, j, :) = 0; end end end figure, imshow(I2);在我的这个代码中加入kd树和bbf算法的特征点匹配

def des_distance(deep_des1,deep_des2): error = deep_des1-deep_des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1))/float(deep_des1.shape[0]) return RMSE def deep_match(kp1_location,kp2_location,deep_des1,deep_des2,ratio): deep_kp1 = [] deep_kp2 = [] for i in range(deep_des1.shape[0]): des = np.tile(deep_des1[i],(deep_des2.shape[0],1)) error = des - deep_des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1)/float(error.shape[1])) small_index = np.argsort(RMSE, axis=0) if RMSE[small_index[0]]< RMSE[small_index[1]]*ratio: deep_kp1.append((kp1_location[i][0],kp1_location[i][1])) deep_kp2.append((kp2_location[small_index[0]][0],kp2_location[small_index[0]][1])) #deep_des2 = np.delete(deep_des2, small_index[0], 0) return deep_kp1,deep_kp2 #match sift keypoints def match(kp1_location,kp2_location,deep_des1,deep_des2,ratio): deep_kp1 = [] deep_kp2 = [] des1 = np.matrix(deep_des1) des2 = np.matrix(deep_des2) for i in range(des1.shape[0]): des1_ = np.tile(des1[i],(des2.shape[0],1)) error = des1_ - des2 RMSE = np.sqrt(np.sum(np.square(error),axis=1)/float(error.shape[1])) small_index = np.argsort(RMSE, axis=0) if RMSE[small_index[0,0],0] < RMSE[small_index[1,0],0]*ratio: deep_kp1.append((kp1_location[i][0],kp1_location[i][1])) deep_kp2.append((kp2_location[small_index[0,0]][0],kp2_location[small_index[0,0]][1])) #deep_des2 = np.delete(deep_des2, small_index[0], 0) return deep_kp1,deep_kp2 def delete_duplications(kp1,kp2,des1,des2): temp_index = [] for i in range(kp1.shape[0]): for j in range(i+1,kp1.shape[0],1): if i!=j and (kp1[i]==kp1[j]).all(): temp_index.append(j) temp = list(set(temp_index)) kp1_ = np.delete(kp1,temp,0) des1_ = np.delete(des1,temp,0) temp_index = [] for k in range(kp2.shape[0]): for l in range(k+1,kp2.shape[0],1): if k!=l and (kp2[k]==kp2[l]).all(): temp_index.append(l) temp = list(set(temp_index)) kp2_ = np.delete(kp2,temp,0) des2_ = np.delete(des2,temp,0) return kp1_,kp2_,des1_,des2_

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资源摘要信息:"nginx-1.19.0-windows.zip" 1. Nginx概念及应用领域 Nginx(发音为“engine-x”)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一款IMAP/POP3/SMTP服务器。它以开源的形式发布,在BSD许可证下运行,这使得它可以在遵守BSD协议的前提下自由地使用、修改和分发。Nginx特别适合于作为静态内容的服务器,也可以作为反向代理服务器用来负载均衡、HTTP缓存、Web和反向代理等多种功能。 2. Nginx的主要特点 Nginx的一个显著特点是它的轻量级设计,这意味着它占用的系统资源非常少,包括CPU和内存。这使得Nginx成为在物理资源有限的环境下(如虚拟主机和云服务)的理想选择。Nginx支持高并发,其内部采用的是多进程模型,以及高效的事件驱动架构,能够处理大量的并发连接,这一点在需要支持大量用户访问的网站中尤其重要。正因为这些特点,Nginx在中国大陆的许多大型网站中得到了应用,包括百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等,这些网站的高访问量正好需要Nginx来提供高效的处理。 3. Nginx的技术优势 Nginx的另一个技术优势是其配置的灵活性和简单性。Nginx的配置文件通常很小,结构清晰,易于理解,使得即使是初学者也能较快上手。它支持模块化的设计,可以根据需要加载不同的功能模块,提供了很高的可扩展性。此外,Nginx的稳定性和可靠性也得到了业界的认可,它可以在长时间运行中维持高效率和稳定性。 4. Nginx的版本信息 本次提供的资源是Nginx的1.19.0版本,该版本属于较新的稳定版。在版本迭代中,Nginx持续改进性能和功能,修复发现的问题,并添加新的特性。开发团队会根据实际的使用情况和用户反馈,定期更新和发布新版本,以保持Nginx在服务器软件领域的竞争力。 5. Nginx在Windows平台的应用 Nginx的Windows版本支持在Windows操作系统上运行。虽然Nginx最初是为类Unix系统设计的,但随着版本的更新,对Windows平台的支持也越来越完善。Windows版本的Nginx可以为Windows用户提供同样的高性能、高并发以及稳定性,使其可以构建跨平台的Web解决方案。同时,这也意味着开发者可以在开发环境中使用熟悉的Windows系统来测试和开发Nginx。 6. 压缩包文件名称解析 压缩包文件名称为"nginx-1.19.0-windows.zip",这表明了压缩包的内容是Nginx的Windows版本,且版本号为1.19.0。该文件包含了运行Nginx服务器所需的所有文件和配置,用户解压后即可进行安装和配置。文件名称简洁明了,有助于用户识别和确认版本信息,方便根据需要下载和使用。 7. Nginx在中国大陆的应用实例 Nginx在中国大陆的广泛使用,证明了其在实际部署中的卓越表现。这包括但不限于百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等大型互联网公司。这些网站的高访问量要求服务器能够处理数以百万计的并发请求,而Nginx正是凭借其出色的性能和稳定性满足了这一需求。这些大型网站的使用案例为Nginx带来了良好的口碑,同时也证明了Nginx作为一款服务器软件的领先地位。 总结以上信息,Nginx-1.19.0-windows.zip是一个适用于Windows操作系统的Nginx服务器软件压缩包,提供了高性能的Web服务和反向代理功能,并被广泛应用于中国大陆的大型互联网企业中。用户在使用该压缩包时,可以期待一个稳定、高效且易于配置的服务器环境。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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CC-LINK远程IO模块在环境监控中的应用:技术与案例探讨

![CC-LINK](https://www.mitsubishielectric.com/fa/products/cnt/plcnet/pmerit/cclink_ie/concept/img/main_img.jpg) # 摘要 CC-LINK远程IO模块作为一种先进的工业通信技术,在环境监控系统中具有广泛应用。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基本概念及其在环境监控系统中的基础理论,包括硬件组成、软件架构及技术优势。随后,详细介绍了其在实时监控与远程控制、系统集成与配置、安全维护方面的具体实践应用。案例分析部分深入探讨了CC-LINK模块在不同环境监控场景中的应用效果与技术解决