java7.设计一个算法，求一个数组中最后一个最小值的索引 例如有数组array=[1,5,1,1,3,2,4]

可以使用以下Java代码实现：

public static int getLastMinIndex(int[] array) {
int min = Integer.MAX_VALUE;
int index = -1;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
if (array[i] <= min) {
min = array[i];
index = i;
}
}
return index;
}

调用该方法并传入数组array，即可得到最后一个最小值的索引。

相关问题

定义数组[7、9、6、2、5、1、0、3、8、4]，完成以下问题 1、统计数组中奇数的比率 2、计算的数组中元素的最大值和最小值，并给出坐标 3、使用冒泡算法进行升序排序用javascript完成

1. 首先定义数组并计算奇数的比率：

let array = [7, 9, 6, 2, 5, 1, 0, 3, 8, 4];
let oddCount = 0;

// 计算奇数的数量
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    if (array[i] % 2 === 1) {
        oddCount++;
    }
}

// 计算奇数的比率
let oddRatio = oddCount / array.length;
console.log("奇数的比率是：" + oddRatio);

2. 接着计算数组中的最大值和最小值以及它们的索引位置：

// 初始化最大值和最小值以及对应的索引
let max = array[0];
let min = array[0];
let maxIndex = 0;
let minIndex = 0;

// 遍历数组找出最大值和最小值及其索引
for (let i = 1; i < array.length; i++) {
    if (array[i] > max) {
        max = array[i];
        maxIndex = i;
    }
    if (array[i] < min) {
        min = array[i];
        minIndex = i;
    }
}

console.log("最大值是：" + max + "，位于索引：" + maxIndex);
console.log("最小值是：" + min + "，位于索引：" + minIndex);

3. 最后使用冒泡算法进行升序排序：

// 冒泡排序函数
function bubbleSort(arr) {
    let len = arr.length;
    for (let i = 0; i < len - 1; i++) {
        for (let j = 0; j < len - 1 - i; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                // 交换两个元素的位置
                let temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
    return arr;
}

// 调用冒泡排序函数并打印结果
let sortedArray = bubbleSort(array);
console.log("冒泡排序后的数组为：" + sortedArray);

通过以上JavaScript代码片段，我们分别完成了统计数组中奇数的比率、计算最大值和最小值以及它们的坐标和使用冒泡算法进行升序排序的任务。这些操作都是基于数组[7, 9, 6, 2, 5, 1, 0, 3, 8, 4]来执行的。

def kmeans(ds, k): m,n = ds.shape result = np.empty(m, dtype=np.int) cores = np.empty((k,n)) cores = ds[np.random.choice(np.arange(m), k, replace = False)] while True: ''' 1. 计算差值的平方，在第一个维度上重复数据集 ds，得到一个形状为 (m, k, n) 的三维数组。然后使用 reshape(m,k,n) 将这个三维数组转换为一个形状为 (m, k) 的二维数组，最后减去 cores 数组，得到一个形状相同的二维数组 d。 2. 对二维数组 d 在第二个维度上进行求和，然后取每个元素的平方根，得到一个大小为m的一维数组 distance，其中包含了每个数据点与数据集 ds 之间的距离。 3. 找到 distance 数组中每一行（即每个数据点）的最小值的索引，得到一个大小为m的一维数组 index_min，表示每个数据点与数据集 ds 中哪个元素的距离最小。 4. 如果当前计算得到的 index_min 与之前的结果（即之前迭代的结果）完全相同，则返回结果 result 和数据集 cores。这表示已经收敛到稳定的结果，可以提前退出循环。 5. 将整个 index_min 数组赋值给结果列表 result，以更新结果列表。 6. 遍历每个类别（即每个数据集 ds 中的元素）。 6.1 从数据集 ds 中选择与当前类别相同的元素，得到一个包含这些元素的一维数组 items。 6.2 计算一维数组 items 的平均值，并将结果赋值给对应类别的数据集 cores 中的元素。这相当于更新每个类别的均值。 '''补充代码

在给出的`kmeans()`函数中，还缺少一部分代码来完成K-means聚类算法的迭代过程。以下是补充代码：

while True:
    # 1. 计算差值的平方，并根据cores数组计算距离
    d = np.sqrt(np.sum((ds[:, np.newaxis, :] - cores)**2, axis=2))
    
    # 2. 计算每个数据点与数据集ds之间的距离
    distance = np.sqrt(np.sum(d**2, axis=1))
    
    # 3. 找到每个数据点与数据集ds中最近元素的索引
    index_min = np.argmin(distance, axis=1)
    
    # 4. 检查是否收敛，如果已经收敛则返回结果
    if np.array_equal(index_min, result):
        return result, cores
    
    # 5. 更新结果列表
    result = index_min
    
    # 6. 更新每个类别的均值
    for i in range(k):
        items = ds[result == i]
        cores[i] = np.mean(items, axis=0)

这部分代码完成了K-means聚类算法的迭代过程。在每次迭代中，根据当前的聚类中心（cores数组），计算每个数据点与聚类中心的距离，并根据距离将数据点分配到最近的聚类中心。然后，根据分配结果更新结果列表，并更新每个聚类中心的均值。这个过程会重复进行直到收敛（即结果不再变化）。

请注意，这段代码假设输入的`ds`是一个二维Numpy数组，其中每一行代表一个数据点，每一列代表一个特征。`k`表示聚类的簇数。函数返回结果列表`result`和每个聚类的中心坐标数组`cores`。

你可以将这部分代码添加到`kmeans()`函数中，以完成K-means聚类算法的实现。