二分查找(java 超详图解 递归 以及其他查找排序算法)

【排序算法】图解桶排序 前言 在数据结构与算法的排序中,我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏,其实这个也没啥复杂的,算法的排序中,我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏,其实这个也没啥复杂的,桶排序是所有排序中最简单的排序之一。 没毛病老铁,就是最简单的之一。 桶排序思想 ... 阅读详情

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🔥系列专栏:数据结构与算法

目录

1.堆排序

2.快速排序

3.归并排序

4.冒泡排序

5.选择排序

6.顺序查找

7.二分查找

查找图解:

代码详解:

 代码


1.堆排序

堆排序(超详细图解 java版)_一个热爱编程的小白白的博客-优快云博客

2.快速排序

快速排序法(java版,分治法,递归)_一个热爱编程的小白白的博客-优快云博客

3.归并排序

归并排序java(内附超详解图文讲解)_一个热爱编程的小白白的博客-优快云博客_归并排序java

4.冒泡排序

java冒泡排序以及优化,并用vue+element在网页上进行可视化排序_一个热爱编程的小白白的博客-优快云博客

5.选择排序

选择排序以及选择排序优化_一个热爱编程的小白白的博客-优快云博客



6.顺序查找

顺序查找以及带哨兵的顺序查找java版本_一个热爱编程的小白白的博客-优快云博客

7.二分查找


请对一个有序数组进行二分查找{1,3,5,9,20},输入一个数看看该数组是否存在此数,并且求出下标,如果没有就返回-1。

查找图解:
 

代码详解:

这里我们加大难度:

产生一个随机数组,并产生一个随机数 用二分查找 查找该随机数

//产生一个随机数组
Random r = new Random();
int arr[] = new int[10];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    arr[i] = r.nextInt(10);
}

并产生一个随机数:
int n=r.nextInt(10);

因为二分查找的条件:有序数组

故此采用:  

Arrays.sort(arr); //先进行排序

检查是否排序完成:
System.out.println("数组排序后:"+Arrays.toString(arr));
调用方法:
System.out.println("要查询的数:"+n);
System.out.println("该数字索引位置:"+BinarySort(arr, 0, arr.length-1, n));
方法:BinarySort(int[] arr,int left,int right,int n)

left表示最左边下标  right表示最右边下标 n表示要查找的数

mid 表示中间数的下标

mid = (left+right)/2;  求中间下标
if(left>right){
    return -1;
}

表示 如果左边的下标大于右边 则查找失败

if(n>arr[mid]){//如果要查的数比中间的数大 那么中间下标+1 然后递归
      mid++;
                     //mid作为下次的最左边下标 right作为右下标
      return BinarySort(arr,mid,right,n);
  }
if (n<arr[mid]){//如果要查的数比中间的数小 那么中间下标-1 然后递归
      mid--;
                      //left作为左下标 mid作为右下标 
      return BinarySort(arr,left,mid,n);
  }
//如果查找的数字 不大于 也不小于 那么只能等于了 所以返回mid
  return mid;

 代码

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class binarySort {
    public static void main(String[] args) {
        //产生一个随机数组
        Random r = new Random();
        int arr[] = new int[10];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = r.nextInt(10);
        }
        System.out.println("产生的随机数组:"+Arrays.toString(arr));
        Arrays.sort(arr);
        System.out.println("数组排序后:"+Arrays.toString(arr));
        int n=r.nextInt(10);
        System.out.println("要查询的数:"+n);
        System.out.println("该数字索引位置:"+BinarySort(arr, 0, arr.length-1, n));
    }

    private static int BinarySort(int[] arr,int left,int right,int n) {
        int mid;
        mid = (left+right)/2;
        if(left>right){
            return -1;
        }
        else{
            if(n>arr[mid]){
                mid++;
                return BinarySort(arr,mid,right,n);
            }
          if (n<arr[mid]){
                mid--;
                return BinarySort(arr,left,mid,n);
            }
            return mid;

        }
    }}

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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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通过相邻元素比较交换,每次循环将最大值“冒泡”到末尾。Java实现需双层循环,时间复杂度O(n²)。:分治思想,选取基准值分区递归排序。平均时间复杂度O(n log n)。

haogexiaole的博客 540
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