VC++实现二维数组冒泡排序算法详解

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资源摘要信息:"bubbleSorti2Dim.rar_in是一个包含C++源代码和文档说明的压缩文件，其主要功能是演示如何在二维数组上实现冒泡排序算法。标题中的'in'可能表明这是一个输入文件，即用户需要提供输入数据以测试或运行程序。该文件中的VC++代码文件名为bubbleSorti2Dim.cpp，用于在Visual C++环境下编译和执行二维数组排序程序。同时，还包含了一个名为bubble sort.docx的文档文件，该文档可能详细描述了冒泡排序算法的工作原理、算法步骤以及如何在二维数组上应用该算法等内容。" 知识点一：冒泡排序算法（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 在二维数组中实现冒泡排序时，我们需要考虑数组的两个维度：行和列。首先，可以选择按行排序或按列排序，这取决于具体的应用场景和排序需求。按行排序意味着先处理所有行中的元素，然后再移动到下一行；按列排序则首先处理每一列中的所有行元素，然后再移动到下一列。 知识点二：二维数组的排序 在C++中，二维数组可以被看作是数组的数组。排序二维数组可以通过多种方式实现，取决于排序的依据和顺序。例如，可以按照行来排序，也可以按照整个数组的值来排序。当在二维数组上应用冒泡排序时，需要将数组视为一个一维数组的集合，通过嵌套循环来实现排序过程。 知识点三：Visual C++ (VC++) Visual C++（简称VC++）是微软公司开发的一款集成开发环境（IDE），它支持C、C++和C++/CLI语言的开发。VC++提供了一个完善的开发平台，包括代码编辑器、调试器和编译器等，非常适合开发Windows应用程序。在这个环境之下，程序员可以编写、编译、调试和发布C++程序。文件名bubbleSorti2Dim.cpp表明这是一个C++源代码文件，预计在VC++环境中可以被正确编译和执行。 知识点四：文件压缩与解压 bubbleSorti2Dim.rar_in表明这个文件是一个经过压缩的文件包，可能使用了RAR压缩格式。RAR是一种流行的文件压缩格式，通常用于减小文件大小，便于存储和传输。RAR格式的压缩和解压通常需要专门的软件工具，如WinRAR。用户需要先解压这个文件，才能获取到内部的源代码文件bubbleSorti2Dim.cpp和文档文件bubble sort.docx。 知识点五：文档说明的重要性 文档bubble sort.docx的出现，说明这个压缩包中还包含了一份对冒泡排序算法或相关源代码进行说明的文档。文档可能是以Word格式编写的，它能够提供算法的具体实现步骤、算法复杂度分析、性能评估或使用示例等。这对于理解代码逻辑、算法细节以及如何应用该算法至关重要。在实际编程项目中，良好的文档记录是必不可少的，它不仅有助于代码的维护和迭代，还能提高开发团队的协作效率。

Correl_dim.rar_correl _关联维

2022-09-23 上传
"Correl_dim.rar_correl _关联维"这个标题表明，这个压缩包包含了一个名为"Correl_dim.cpp"的源代码文件，可能是用C++编程语言实现的一个函数或算法，用于计算关联维。描述中的"本函数计算相关积供后续程序计算关联...

vb.rar_OLElib2.tlb_vb olelib.tlb_vb olelib2.tlb_visual basic

2022-09-14 上传
`vb.rar_OLElib2.tlb_vb olelib.tlb_vb olelib2.tlb_visual basic` 的标题表明，这个压缩包包含了一些关于VB中使用OLE接口的源代码示例。`olelib2.tlb` 和 `olelib.tlb` 可能是两个不同版本的OLE库，开发者可能在...

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

2023-05-25 上传
该模块将输入的节点特征矩阵作为 Q（查询）、K（键）和 V（值）三个线性变换的输入，并将其分别映射为 dim_k、dim_k 和 dim_v 维的特征矩阵。然后，将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分，每个头的维度为 dim_k/...

SELECT t1.contract_code, t1.contract_name, t1.specialty_code, t1.specialty_name, t1.end_date, t1.send_date, t1.sheet_state, t1.actual_free, t1.actual_works, CASE when t1.region_code =t2.area_code then t2.dim2_code ELSE NULL END AS cityCode, CASE WHEN t1.county_code = t2.area_code THEN t2.dim2_code ELSE NULL END AS countryCode FROM flow_designer_gz.flow_paypertime_view AS t1 join flow_designer_gz.gz_dim_area_mapping AS t2 ON (t1.county_code = t2.area_code OR t1.region_code = t2.area_code)

2023-07-13 上传
您的查询语句看起来是正确的，将 flow_paypertime_view 表和 gz...请注意，您在 SELECT 语句中使用了 t2.dim2_code，这是根据您的要求来获取对应的 dim2_code。 如果您有任何其他问题或需要进一步帮助，请随时告诉我。

class BANLayer(nn.Module): def __init__(self, v_dim, q_dim, h_dim, h_out, act='ReLU', dropout=0.2, k=3): super(BANLayer, self).__init__() self.c = 32 self.k = k self.v_dim = v_dim self.q_dim = q_dim self.h_dim = h_dim self.h_out = h_out是什么意思

2023-03-20 上传
这是一个 PyTorch 中的 BAN 模型的一层，其中 v_dim 表示视觉特征的维度，q_dim 表示问题特征的维度，h_dim 表示隐藏层的维度，h_out 表示输出层的维度，act 表示激活函数，dropout 表示 dropout 的概率，k 表示注意...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

2023-07-15 上传
它具有一些参数，如头数（num_heads）、原子数（num_atoms）、入度数（num_in_degree）、出度数（num_out_degree）、隐藏维度（hidden_dim）和层数（n_layers）。 然后，它创建了两个列表：linear和batch_norms。...

class NeuralNetwoek: def__init__(self, input_dim, hidden_dim, output-dim) self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim

2023-06-07 上传
这是一个神经网络的类定义，其中包含了构造函数__init__和三个实例变量input_dim，hidden_dim和output_dim。其中，输入层的维度为input_dim，隐藏层的维度为hidden_dim，输出层的维度为output_dim。这个类可以用于...

class DQN: """ DQN算法 """ def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, target_update, device): self.action_dim = action_dim self.q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device) # Q网络 # 目标网络 self.target_q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device) # 使用Adam优化器 self.optimizer = torch.optim.Adam(self.q_net.parameters(), lr=learning_rate) self.gamma = gamma # 折扣因子 self.epsilon = epsilon # epsilon-贪婪策略 self.target_update = target_update # 目标网络更新频率 self.count = 0 # 计数器,记录更新次数 self.device = device 中的self.target_q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device)解释

2023-07-15 上传
它们的输入维度（state_dim）、隐藏层维度（hidden_dim）和动作维度（action_dim）都相同。 通过调用Qnet类的构造函数，可以创建一个新的Q网络模型。然后，将该模型移动到指定的设备上，以确保在GPU上进行计算...

def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads

2023-05-15 上传
`output_dim`表示输出向量的维度，如果没有指定，则默认为`embed_dim`。 在`__init__`方法中，模型定义了四个线性变换（k_proj、q_proj、v_proj和c_proj），用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外，...

class DDPGAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma=0.99, tau=0.01, lr_actor=1e-3, lr_critic=1e-3, memory_size=int(1e6), batch_size=128, warmup_steps=1000, noise_std=0.2, noise_min=0., hidden_size=128, num_layers=2): self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim self.gamma = gamma self.tau = tau self.lr_actor = lr_actor self.lr_critic = lr_critic self.batch_size = batch_size self.steps = 50 self.warmup_steps = warmup_steps self.noise_std = noise_std self.noise_min = noise_min # 创建memory buffer用于存储经验回放记录 self.memory_buffer = deque(maxlen=memory_size) # 定义actor模型和target模型 self.actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict()) # 定义critic模型和target模型 self.critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic.load_state_dict(self.critic.state_dict())

2023-04-23 上传
这是一个DDPG智能体的初始化函数，它有许多参数可以设置，包括状态空间、动作空间维度、强化学习的折扣因子、目标网络和实际网络之间的软更新率、演员网络和评论家网络的学习率、记忆库的大小、批量大小、热身步数、...
我虽横行却不霸道
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