php排序算法总结

PHP的几种常用排序算法 PHP的几种常用排序算法 所谓排序,就是对一组数据,按照某个顺序排列的过程。 冒泡排序(Bubble sort) 基本思想:如下图所示,将一组数据看作一排竖着的气泡,然后让最后一个数与倒数第二个数进行比较,大的就往前移。然后用相同的方法,将倒数第二个数与倒数第三个进行比较,大的往前移,依次类推,最后本轮循环结束后,第一个元素就是最大的了,然后继续循环,得到第二个,第三个…… 下面给出实现代码,已经优化过的冒泡排序 function BubbleSort(&$arr){ //必须是& 阅读详情
 
<?
//插入排序(一维数组)
function insert_sort($arr){
 $count = count($arr);
 for($i=1; $i<$count; $i++){
  $tmp = $arr[$i];
  $j = $i - 1;
  while($arr[$j] > $tmp){
   $arr[$j+1] = $arr[$j];
   $arr[$j] = $tmp;
   $j--;
  }
 }
 return $arr;
}
  
//选择排序(一维数组)
function select_sort($arr){
 $count = count($arr);
 for($i=0; $i<$count; $i++){
  $k = $i;
  for($j=$i+1; $j<$count; $j++){
   if ($arr[$k] > $arr[$j])
    $k = $j;
   if ($k != $i){
    $tmp = $arr[$i];
    $arr[$i] = $arr[$k];
    $arr[$k] = $tmp;
   }
  }
 }
 return $arr;
}
  
//冒泡排序(一维数组)
function bubble_sort($array){
 $count = count($array);
 if ($count <= 0) return false;
 
 for($i=0; $i<$count; $i++){
  for($j=$count-1; $j>$i; $j--){
   if ($array[$j] < $array[$j-1]){
    $tmp = $array[$j];
    $array[$j] = $array[$j-1];
    $array[$j-1] = $tmp;
   }
  }
 }
 return $array;
}
  
//快速排序(一维数组)
function quick_sort($array){
 if (count($array) <= 1) return $array;
  
 $key = $array[0];
 $left_arr = array();
 $right_arr = array();
 for ($i=1; $i<count($array); $i++){
  if ($array[$i] <= $key)
   $left_arr[] = $array[$i];
  else
   $right_arr[] = $array[$i];
 }
 $left_arr = quick_sort($left_arr);
 $right_arr = quick_sort($right_arr);
 
 return array_merge($left_arr, array($key), $right_arr);
}
//交换算法(一维数组)
function ExchangeSort($arr){
   $num = count($arr);
   for($i=0;$i<$num-1;$i++){
      for($j=0;$j<$num;$j++){
          if($arr[$j]<$arr[$i]){
           $iTemp = $arr[$i];
                $arr[$i] = $arr[$j];
                $arr[$j] = $iTemp;
          }
      }
   }
   return $arr;
} 
?>
以下是带注释版本的
<?php
// 冒泡排序
function BubbleSort($arr) {
// 获得数组总长度
$num = count($arr);
// 正向遍历数组
for ($i = 1; $i < $num; $i++) {
// 反向遍历
for ($j = $num - 1; $j >= $i ; $j--) {
// 相邻两个数比较
if ($arr[$j] < $arr[$j-1]) {
// 暂存较小的数
$iTemp = $arr[$j-1];
// 把较大的放前面
$arr[$j-1] = $arr[$j];
// 较小的放后面
$arr[$j] = $iTemp;
}
}
}
return $arr;
}


// 交换法排序
function ExchangeSort($arr){
$num = count($arr);
// 遍历数组
for ($i = 0;$i < $num - 1; $i++) {
// 获得当前索引的下一个索引
for ($j = $i + 1; $j < $num; $j++) {
// 比较相邻两个的值大小
if ($arr[$j] < $arr[$i]) {
// 暂存较小的数
$iTemp = $arr[$i];
// 把较大的放前面
$arr[$i] = $arr[$j];
// 较小的放后面
$arr[$j] = $iTemp;
}
}
}
return $arr;
}


// 选择法排序
function SelectSort($arr) {
// 获得数组总长度
$num = count($arr);
// 遍历数组
for ($i = 0;$i < $num-1; $i++) {
// 暂存当前值
$iTemp = $arr[$i];
// 暂存当前位置
$iPos = $i;
// 遍历当前位置以后的数据
for ($j = $i + 1;$j < $num; $j++){
// 如果有小于当前值的
if ($arr[$j] < $iTemp) {
// 暂存最小值
$iTemp = $arr[$j];
// 暂存位置
$iPos = $j;
}
}
// 把当前值放到算好的位置
$arr[$iPos] = $arr[$i];
// 把当前值换成算好的值
$arr[$i] = $iTemp;
}
return $arr;
}


// 插入法排序
function InsertSort($arr){
$num = count($arr);
// 遍历数组
for ($i = 1;$i < $num; $i++) {
// 获得当前值
$iTemp = $arr[$i];
// 获得当前值的前一个位置
$iPos = $i - 1;
// 如果当前值小于前一个值切未到数组开始位置
while (($iPos >= 0) && ($iTemp < $arr[$iPos])) {
// 把前一个的值往后放一位
$arr[$iPos + 1] = $arr[$iPos];
// 位置递减
$iPos--;
}
$arr[$iPos+1] = $iTemp;
}
return $arr;
}


// 快速排序
function QuickSort($arr){
$num = count($arr);
$l = $r = 0;
// 从索引的第二个开始遍历数组
for ($i = 1;$i < $num; $i++) {
// 如果值小于索引1
if ($arr[$i] < $arr[0]) {
// 装入左索引数组(小于索引1的数据)
$left[] = $arr[$i];
$l++;
} else {
// 否则装入右索引中(大于索引1的数据)
$right[] = $arr[$i];
$r++; //
} 
}
// 如果左索引有值 则对左索引排序
if($l > 1) {
$left = QuickSort($left);
}
// 排序后的数组
$new_arr = $left;
// 将当前数组第一个放到最后
$new_arr[] = $arr[0];
// 如果又索引有值 则对右索引排序
if ($r > 1) {
$right = QuickSort($right);
}
// 根据右索引的长度再次增加数据
for($i = 0;$i < $r; $i++) {
$new_arr[] = $right[$i];
}
return $new_arr;
}
?>




写给开发人员的实用密码学 - Hash算法 说到Hash(哈希),开发人员应该不陌生,比如Hash表是一种非常常用的数据结构,通过Hash表能够根据键值快速找到数据。哈希函数将文本(或其他数据)映射为整数,从而能够提高检索效率。密... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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php实现排序算法的方法:1、冒泡排序,两两相比,每循环一轮就不用再比较最后一个元素;2、选择排序,选定一个作为基本值,剩下的和这个比较,再调换位置。php实现排序算法的方法:1、冒泡排序:两两相比,每循环一轮就不用再比较最后一个元素了,因为最后一个元素已经是最大或者最小。function maopaoSort ($list){$len = count($list);for ($i = 0; $i...

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列举php的排序算法有哪些,PHP常见的排序算法你会几种

PHP常见的排序算法有多种,往往对于很多phper比较容易忽略,作为一名PHp程序员最常见的排序算法应该知道,在此列出五种最常见的算法,看看你掌握了几种,你会了吗?PHP常见的排序算法有哪些?1、冒泡排序相邻的两个数字进行比较 找出最小的放在前面 大数放后面 依次比较。冒泡算法是稳定算法。2、插入排序以数组第二个数字为基准 假定该数组之前的数字都是排好序的,相互比较大小,比该数字小的放该基准数字的...

weixin_39959236的博客 342

我的PHP排序算法之旅

通过查阅资料和阅读代码,我逐渐理解了冒泡排序的基本思想:通过重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。我不仅掌握了多种排序算法的实现方法,还提高了自己的编程能力和解决问题的能力。每一种算法都有其独特的特点和适用场景,通过学习和实践,我逐渐了解了它们的优缺点和选择依据。我意识到,虽然排序算法看起来复杂,但只要掌握了它的基本原理和实现方法,就能够轻松地解决排序问题。但我相信只要保持一颗好奇心和求知欲的心态,勇于尝试和实践新的知识和技术就一定能够克服这些困难实现自己的目标。

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PHP实现十大经典排序算法

算法概述 01、算法分类: 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序。   02、算法复杂度 03、相关概念 ...

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