二路归并

PAT乙级真题（2014·冬）

这才是重点(┬┬﹏┬┬)，让我多瞧了20分钟1034、有理数四则运算-（解析）-该死的，longlong，坏我青春(┬┬﹏┬┬)1035、插入与归并-（解析）-插入排序与归并排序方法继续学习喽::传送门
ん贤·2025-03-11 08:54

基础算法：归并排序

归并排序C++模板：注意：需要用到辅助数组，帮助两个部分进行合并时的结果保存intq[N],tmp[N];voidmerge_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;
奋斗吧！骚年！·2025-03-10 17:04

【基础5】归并排序

核心思路归并排序基本思想是将一个数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个最终的有序数组，即分治法：分：将数组递归拆分成左右两半，直到每个子数组只剩1个元素（天然有序
流光听风语·2025-03-10 17:29

线段树学习札记

虽然普通方法修改复杂度O(1)但是求和的效率却是O(n)线段树的思想个人来讲就是归并，线段树所维护的信息必须具有可合并性，个人认为其实现原理过于基础，不做分析。
Cool_(wly)_Dino·2025-03-08 13:16

c++,归并排序

#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;voidmerge_sort(int*arr,intl,intr){if(r-l<=1)return;intmid=(l+r)/2;merge_sort(arr,l,mid);merge_sort(arr,mid,r);intp1=l,p2=mid,k=0;int*temp=(int
慕容晓开·2025-03-07 14:50

【菜鸟笔记|算法导论】十大排序算法总结与python实现

其中冒泡、选择、插入、希尔、归并、堆、快速排序都是比较排序算法（即通过对元素进行大小比较来确定顺序）；计数、基数、桶排序都是非比较排序算法。
武咏歌·2025-03-06 03:07

【C++算法】几种排序算法

(1)插⼊排序；(2)选择排序；(3)归并排序；分析本题要我们比较插入排序，选择排序，归并排序三种排序的算法性能，那么我们首先要搞懂这三种排序的实现方式。
迷茫小玄森·2025-03-01 07:23

排序算法模板——归并，快排【C++】

前言二者都是分治思想的体现，区别是归并是以整个数组的mid（下标的中间值）来分，分别将左右两个区间排好序，再合并；而快排是以数组中的一个数来划分，将小于等于这个数的放在该数左边，大于的放在右边。
CV战士plus·2025-02-26 22:28

LeetCode刷题 面试题39.数组中出现次数超过一半的数字

分析：使用归并排序中分治思想，先将数组中数字递归划分，然后再合并进行排序同时统计逆序数。
_深海凉_·2025-02-24 04:38

力扣hot100——排序链表（常见方法，归并排序）

解题思路：分解（Divide）：将待排序的列表递归地分成两半，直到每个子列表只包含一个元素（此时每个子列表都是有序的）。解决（Conquer）：递归地对每个子列表进行排序。由于每个子列表在分解过程中最终只包含一个元素，因此它们自然是有序的。排序的过程实际上是合并的过程。合并（Combine）：将两个有序的子列表合并成一个有序的列表。步骤递归分解：如果列表的长度为1或0，则直接返回该列表（因为它已经
01_·2025-02-24 00:09

洛谷 P1908：逆序对 ← 微调“归并排序”代码可得

【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/P1908【题目描述】猫猫TOM和小老鼠JERRY最近又较量上了，但是毕竟都是成年人，他们已经不喜欢再玩那种你追我赶的游戏，现在他们喜欢玩统计。最近，TOM老猫查阅到一个人类称之为“逆序对”的东西，这东西是这样定义的：对于给定的一段正整数序列，逆序对就是序列中ai>aj且ia[j]的元素对(a[i],a[j])。求逆序对
hnjzsyjyj·2025-02-23 08:50

数据结构：实验题目：单链表归并。将两个非递减次序排列的单链表归并为一个非递增次序排列的单链表，并计算表长。要求利用原来两个单链表的结点存放合并后的单链表。

输出样例如图：代码如下：#include#include//链表节点结构typedefstructListNode{intval;structListNode*next;}ListNode;//创建新节点ListNode*createNode(intval){ListNode*newNode=(ListNode*)malloc(sizeof(ListNode));newNode->val=val;
程序员东min·2025-02-22 19:38

八大经典排序算法

八大经典排序算法目录算法概览算法详解冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序快速排序堆排序计数排序性能对比1.算法概览排序算法平均时间复杂度空间复杂度稳定性排序方式冒泡排序O(n²)O(1)稳定In-place
BUG 劝退师·2025-02-21 18:07

蓝桥杯学习大纲

一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向：1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
ん贤·2025-02-21 16:10

十大排序算法

排序算法插入排序冒泡排序选择排序希尔排序计数排序快速排序1经典Lomuto分区法2经典Lomuto分区法3随机快排堆排序归并排序桶排序基数排序插入排序从i=1开始，判断nums[i-1]和nums[i]
myprogramc·2025-02-20 15:59

十大经典排序算法的C++实现与解析

这些算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。1.冒泡排序（BubbleSort）原理冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重
金外飞176·2025-02-20 14:46

归并排序

题目归并排序思路和快排一样，先判断数据是否没有或者只为一个；如果大于一个，取中间的值一分为二，然后两边递归，归并的实质是把两个有序数组排成一个，两个数组都从头开始比较，把更小的取下放到数组temp中，指针后移
Liu_Meihao·2025-02-19 14:20

LeetCode 热题 100

LeetCode热题1001.快速/归并排序快速排序归并排序2.动态规划_必考2.1多维动态规划_必考3.二叉树_必考4.链表_必考5.二分查找6.其他热门算法哈希双指针滑动窗口子串普通数组矩阵图论回溯栈堆贪心算法技巧踏踏实实连
TTXS123456789ABC·2025-02-19 06:55

[AcWing] 算法基础课（一）学算法强推哦

(因为没有接触过C++所以一开始学起来不是很容易，慢慢听下去边查边学就好啦)文章目录第一讲基础算法1.排序1.1快速排序1.2归并排序2.二分2.1整数二分(较麻烦)2.2浮点数二分3.前缀和与差分3.1
vo很懒·2025-02-17 07:23

HBase的合并操作

flush操作会将memstore的数据落地为一个个StoreFile（HFile），那么随着时间的增长在HDFS上面就会有很多的HFile文件，这样对读操作会产生比较大的影响（读操作会对HFile进行归并查询
b1gx·2025-02-16 06:20

深入浅出：8种常见排序算法的效率对比与应用场景（JAVA）

5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起
技术小泽·2025-02-15 19:22

鱼塘钓鱼（多路归并，贪心）

题目：1262.鱼塘钓鱼题目提交记录讨论题解视频讲解有NN个鱼塘排成一排，每个鱼塘中有一定数量的鱼，例如：N=5N=5时，如下表：鱼塘编号12345第1分钟能钓到的鱼的数量（1..1000）101420169每钓鱼1分钟钓鱼数的减少量（1..100)24653当前鱼塘到下一个相邻鱼塘需要的时间（单位：分钟）3544即：在第11个鱼塘中钓鱼第11分钟内可钓到1010条鱼，第22分钟内只能钓到88条鱼
2301_80619588·2025-02-11 19:18

c/c++蓝桥杯经典编程题100道（9）数组排序

例题问题描述三、C语言实现解法1：冒泡排序（难度★）解法2：选择排序（难度★）解法3：快速排序（难度★★★）四、C++实现解法1：使用STL的sort函数（难度★☆）解法2：自定义排序规则（难度★★）解法3：归并排序
tamak·2025-02-11 10:41

深度解析：归并排序 vs 快速排序 vs 堆排序

一、归并排序（MergeSort）1.算法思想分治策略的经典应用，核心思想是：分：递归地将数组分成两半治：将两个有序子数组合并成完整有序数组合：合并过程是算法的核心操作2.关键步骤分解defmerge_sort
你把貂蝉藏哪了·2025-02-10 03:25

整理好的java面试八大常用算法

文中整理了八大常见的排序算法，冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、堆排序、希尔排序、归并排序和基数排序的简单思想，每种算法配有动图分析和相应的java代码，为了方便有缘人进一步地了解各种算法，本文也附上了相应算法详细介绍的链接地址
m0_74825718·2025-02-09 04:36

Rrd 文档 总结（一）

*它还支持数据的归并，将多个数据以一定得方式合并成一个数据，再将这个数据存储，这样就可以存储长时间段的数据。
_loehuang_·2025-02-07 03:29

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
sirius12345123·2025-02-06 06:39

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
菜狗woc·2025-02-06 06:35

算法设计策略

经典算法：归并排序（MergeSort）快速排序（QuickSort）二分查找（Binar
和风化雨·2025-02-06 05:23

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importnumpyasnpimportpaddleimportpaddle.nnasnnseed=1paddle.seed(seed)data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,34.0],[0.8,62.3]]data=np.a
sirius12345123·2025-02-05 23:07

机器学习day5

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测代码importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.自定义数据集data=[[
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:47

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

自定义数据集：继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集，并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型：继承nn.Module类，定义一个线性层，并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载
知识鱼丸·2025-02-05 06:42

十大经典排序算法

目录冒泡排序选择排序(Selection-sort)插入法排序希尔排序快速排序归并排序计数排序堆排序桶排序基数排序性能对比随机生成区间0~K之间的序列，共计N个数字，利用各种算法进行排序，记录排序所需时间
骆驼整理说·2025-02-05 04:57

必学排序算法——快速排序

多数元素十、结语前言快速排序算法是必须掌握的一种基础算法，在一些比较出名的竞赛acm、蓝桥杯，并且在一些公司面试题中都可能会出现，而且作为简单题我们必须要拿下，所以我们要引起重视，下面让我们来深入了解归并快速算法
曙曙学编程·2025-02-05 04:57

蓝桥杯备考——算法

一、排序冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、桶排序二、枚举三、二分查找与二分答案四、搜索（DFS）DFS（DFS基础、回溯、剪枝、记忆化）1.DFS算法（深度优先搜索算法）深度优先搜索（DFS
糖醋排骨xp·2025-02-04 14:16

蓝桥杯常用算法——排序算法

排序算法自定义算法函数冒泡排序选择排序插入排序快速排序希尔排序归并排序基数排序堆排序计数排序桶排序自定义算法函数冒泡排序时间复杂度：O(n^2)冒泡排序是一种严格的稳定排序算法，它不改变序列中相同元素之间的
图灵贼灵·2025-02-04 14:42

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集，并
辞落山·2025-02-04 10:40

自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。2.环境设置首先，确保已安装PaddlePaddle和NumPy：pipinstallpaddlepaddlenumpy3.数据集准备我们使用NumPy自定义一个简单的二分类数据集：importnumpyasnp#生成简单数
辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

二路归并排序算法

二路归并排序算法简单理解就是两两进行比较，然后把他们合并到一起。通俗理解就是去买衣服的时候，经常会货比三家，看了一个店选两件衣服，然后又去另外一个店选了同款的两件衣服。
qq_26261861·2025-02-02 10:19

PYTHON 常用算法 33个

文章目录冒泡排序（BubbleSort）选择排序（SelectionSort）插入排序（InsertionSort）快速排序（QuickSort）归并排序（MergeSort）堆排序（HeapSort）
trust Tomorrow·2025-02-02 09:44

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
qwe352633·2025-02-01 22:37

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征，y_data是标签（目标值）data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39
〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤：准备数据：创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据#示例：生成一些随机数据np.random.seed(0)X_train=np.random.rand(100,3
知识鱼丸·2025-02-01 21:53

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
加德霍克·2025-02-01 14:21

拼多多面试题——算法实习生

目录算法面试概述1.手写快速排序算法2.手写归并排序算法3.手写单链表反转算法4.手写二分查找算法5.手写KMP算法6.手写堆排序算法7.手写动态规划算法8.手写深度优先搜索算法9.手写广度优先搜索算法
fpga和matlab·2025-02-01 05:07

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.数据准备首先，我们需要一些示例数据。在这个例子中，我们将生成一些简单的二维数据点，并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

1.引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表
辞落山·2025-01-31 04:11

大一计算机的自学总结：堆结构和堆排序

堆排序的时间复杂度和归并排序随机快排一样，都是O(n*logn)。一、堆结构堆其实是一种完全二叉树，完全二叉树就是若按层序遍历整棵树并将每个节点编号，到最后编号是连续的。
WBluuue·2025-01-30 16:28

【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量，可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分：方案1：model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
加德霍克·2025-01-28 01:26
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