队的建立和排序

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#include<iostream>
using namespace std;
//堆调整
void HeapAdjust(int* a, int i,int size)
{
int max = i;
int left = 2 * i;
int right = 2 * i + 1;
if (i <= size / 2)
{
if (left <= size&&a[left] > a[max])
{
max = left;
}
if (right <= size&&a[right] > a[max])
{
max = right;
}
if (max != i)
{
int temp = a[max];
a[max] = a[i];
a[i] = temp;
HeapAdjust(a, max, size);
}
}


}
//建堆
void buildHeap(int* a,int size)
{
for (int i = size / 2; i >= 1; i--)
{
HeapAdjust(a, i, size);
}
}
//堆排序
void HeapSort(int *a,int size)
{
int i;
buildHeap(a, size);
for (i = size; i >=1; i--)
{
int temp = a[i];
a[i] = a[1];
a[1] = temp;


HeapAdjust(a, 1, i-1);
}




}
int main()
{
int a[10] = {11,0,1,4,2,3,111,8,23,45};
HeapSort(a, 9);
for (int i = 1; i <=9; i++)
{
cout << a[i] << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点介绍了一套基于Python实现的集成化计算框架,旨在提升制造业中数据驱动模型的稳定性与泛化能力。该流程融合了数据预处理、特征工程、模型训练、鲁棒性优化及结果验证等多个环节,结合实际制造场景中的不确定性因素(如噪声、缺面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)失数据、工况变化等),提出抗干扰能力强的机器学习解决方案。文中通过具体案例展示了该流程在质量预测、故障诊断或生产优化等方面的应用效果,强调模块化设计与可扩展性,便于在不同制造系统中部署。; 适合人群:具备Python编程基础机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析、生产优化等相关领域的研究人员及工程技术人员,尤其适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护、工艺参数优化等场景;②构建稳定可靠的工业AI模型,应对实际生产中的数据噪声与工况波动;③为制造业数字化转型提供可复用的机器学习集成流程参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,逐步复现各模块功能,重点关注数据鲁棒处理与模型集成策略的设计思路,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入掌握该集成流程的核心机制与应用技巧。
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