php演绎(2)——数组的排序

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第二节 数组的排序

数组的排序是个让人很头痛的问题,光是各种名目的排序法就让人晕晕的了,不过它是如此的重要,以至于我们不能不重点讨论它。好在PHP已经提供了很多排序的函数,让你可以不去了解这些排序的细节。排序的原理和效率比较,我们会在后边的章节专门讨论。

PHP里最一般的排序函数是sort(),PHP手册里对它的描述如下:
Sort
(PHP 3, PHP 4 )

sort -- 对数组排序
说明
void sort ( array array [, int sort_flags])
本函数对数组进行排序。当本函数结束时数组单元将被从最低到最高重新安排。


使用sort()将把原有数组按照ASCII码从小到大顺序重新排列,注意sort()是直接对数组操作,并不返回任何值。现在,让我们回到麻将上:),majiangArray的数组元素是这样的:花色_点数.gif,我们需要进行的排序是这样的:先按照花色将maijiangArray数组排序,而每个花色内部,依照点数大小排序。显然,上边的sort()函数正好符合这一要求。我们只要在showArray之前sort()一下就OK了。
PHP CODE
// 在showArray之前sort()
sort( $user1 );
sort( $user2 );
sort( $user3 );
sort( $user4 );

showArray( $user1 );
showArray( $user2 );
showArray( $user3 );
showArray( $user4 );


程序运行的效果图如下:

上边的例子之所以能够得到解决是因为我们预先按sort()的习惯来组织了元素的内容,将主要排序标准——花色放在前边,而将次要排序标准——点数放在后边,而分割它们的都是一样的符号“_”。如果有元素为10_10.gif,那么现有的次序将被打乱;而且依靠重组元素名的方法来实现排序始终有些不方便。这说明单纯的排序实际上并不实用,因为我们通常都是依照数组元素的某一个特性对数组进行排序。在实际应用中,我们通过多维数组来存放有多个属性的数组元素。举个例子很常见的例子,我们使用user_info这个数组来存放访问者的信息,访问者id、访问者的IP、访问日期和时间、语言和引用页分别被保存在user_info[“id”],user_info[“ip”],user_info[“date”],user_info[“time”],user_info[“language”]和user_info[“reference”]里边。如果我们需要根据访问时间来对user_ info数组排序,sort()就英雄无用武之地了。幸运的是PHP中提供了一个用于多维数组排序的函数array_multisort(),它可以根据多维数组的某元素的一个属性对多维数组进行排序。下面我们通过程序来看看它的作用。

PHP CODE
<?php 
/** ************************************************************
* 一个多维数组排序的例子
* @ Easy@bjpeu.edu.cn
* @ 2003-6-6
** *************************************************************/ 

// 显示函数,用表格的形式显示数组内容
function showUser( $userArray ) 
{ 

echo 
'<table border="1" cellpadding="0" cellspacing="5" style="border-collapse: collapse" bordercolor="#111111" width="100%" style="{ color: #000000; font-size: 9pt; font-family: Verdana }" >
<tr>
<td width="4%"><span lang="zh-cn">序号</span></td>
<td width="14%">IP</td>
<td width="17%"><span lang="zh-cn">日期</span></td>
<td width="16%"><span lang="zh-cn">时间</span></td>
<td width="14%"><span lang="zh-cn">语言</span></td>
<td width="35%"><span lang="zh-cn">引用页</span></td>
</tr>
'
; 
for ( 
$i = 0 ; $i < count( $userArray["id"] ) ; $i++ ) 
{ 
echo 
'<tr>
<td width="4%">' 
. $userArray["id"][$i] . '</td>
<td width="14%">' 
. $userArray["ip"][$i] . '</td>
<td width="17%">' 
. $userArray["date"][$i] . '</td>
<td width="16%">' 
. $userArray["time"][$i] . '</td>
<td width="14%">' 
. $userArray["language"][$i] . '</td>
<td width="35%">' 
. $userArray["reference"][$i] . '</td>
</tr>
'
; 

} 
echo 
'</table>'; 
} 

unset(
$user_info); 
// 开始存储用户信息
// 第一个
$user_info["id"][] = 1; 
$user_info["ip"][] = '202.204.203.7'; 
$user_info["date"][] = '06-07-2002'; 
$user_info["time"][] = '20:24'; 
$user_info["language"][] = 'zh-cn'; 
$user_info["reference"][] = 'http://exlc.soft.com/es5'; 
// 第二个
$user_info["id"][] = 2; 
$user_info["ip"][] = '202.204.203.8'; 
$user_info["date"][] = '06-08-2002'; 
$user_info["time"][] = '04:32'; 
$user_info["language"][] = 'zh-cn'; 
$user_info["reference"][] = 'http://exlc.soft.com/es5'; 
// 第三个
$user_info["id"][] = 3; 
$user_info["ip"][] = '202.204.203.9'; 
$user_info["date"][] = '06-09-2002'; 
$user_info["time"][] = '05:12'; 
$user_info["language"][] = 'zh-cn'; 
$user_info["reference"][] = 'http://exlc.soft.com/es5'; 

// 以时间为索引对数组排序
array_multisort ( 
$user_info["time"], SORT_STRING , SORT_ASC, 
$user_info["id"],// 需要与时间保持关联的属性项写到后边
$user_info["ip"], 
$user_info["date"], 
$user_info["language"], 
$user_info["reference"] 
); 

showUser( $user_info );//看看结果
?> 


排序的结果如下:


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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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weixin_34067980的博客 658

[phpmore]十一给MORE写稿件,有创意礼品送。快来参加吧

 September 20th, 2006 为了促进国内PHPer的交流、提倡原创,PHPmore.com和phpe.net联合发起 06国庆PHP原创文章大赛。活动细则1 活动对象:爱好PHP,喜欢交流。稿件要求必须是原创,使用中文书写,简繁不限。2 活动时间:9月20日至10月31日3 活动方式:在自己Blog上写好文章,并发布到 http://post.phpmore.com

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PHP:路在何方?

PHP4:奇迹背后  1995年时,Rasmus在用PHP写他的个人主页;今天,PHP成为风靡全球的脚本语言,越来越多的站点选择使用PHP,连Yahoo都放弃了自己的脚本而改用PHP支持它的网站。可以说,PHP是一个奇迹。我一直认为,任何奇迹背后都有它的原因。现在,就让我们透过这个奇迹,来看看PHP的成功之道。 1 简单易用PHP的入门门槛很低,它对使用者的要求微乎

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不一样的项目,不一样的PHP

在首页看到一篇文章 PHP做Web项目的优缺点document.title="PHP做Web项目的优缺点 - "+document.title  , 自己也来废话几句。其实PHP是一个很优秀的工具,它可以简单,也可以复杂。不一样的项目,应该用不一样的PHP。小项目 - 简单而直接的PHP一般对于一个功能页面在20以下的网站,我们可以用一个很简单的框架结构来写。在这个规模上,我建议是使用比较

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PHP是一种没有前途的嵌入式脚本语言?

PHP是一种没有前途的嵌入式脚本语言?今天在优快云查资料时看见一篇奇文,题目叫做《PHP是一种没有前途的嵌入式脚本语言》。理由如下:PHP缺乏规模支持。缺乏多层结构支持。PHP极其没有道理地实现了一个混乱的不能统一的数据库接口支持。看见这篇文章我感到十分的遗憾,这种无责任语言比较又现身了。从该文章给出的理由看,这位作者对PHP的了解很大程度

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最简单的留言板

1.1 留言板的原理 先让我们来看看现实生活中留言板是如何工作的,想象这样一种情况: 你说好在家等你的女友,可是临时有事情要出门,于是你决定写一个留言,以免回来时被修理。 让我们仔细分析一下事情的经过: 1 构思留言,想一个巧妙的理由 2 写下留言 3 将留言贴到门上,这样你的女友才能看到 其实在网络中,留言板也是同样工作的: 1 在页面上写好留言 2 将留言保存下来 3 在适当的时候适当的地方向

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PHPer:让我们拥抱敏捷吧

PHPer:让我们拥抱敏捷吧 EasyChen(phpe.net) 2004.07 PHP时代,远没有结束   关于PHP未来的忧虑由来已久,一边是掌控着操作系统的微软的.net平台,一边是红透半边天的Java技术:PHP似乎已经走到了尽头。不过,当我们回首过去,就会发现,PHP其实从来都是在别人视为穷途末路的空间里发展。ASP、JSP、CGI的时代,PHP的处境不比今天好过,压力也不比今天小,而

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用PHP5写客户端脚本

今天在sitepoint上看见HF的一个很有意思的帖子,PHP5可以作为客户端脚本使用,这是可是真的:P 方法是这样的: 首先下载并解压php5,然后在命令行中进入php5所在的目录,注册一个dll, regsvr32 php5activescript.dll  然后就可以在htm中使用activephp5了,写一个文件,比如 $window->alert("Hello Activephp5"

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KBUG
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