选择排序和插入排序

本文介绍了两种基本排序算法——选择排序和插入排序,并提供了PHP实现代码。选择排序通过每次找到未排序部分的最小元素并将其放置于正确位置来完成排序;而插入排序则是将未排序的元素插入到已排序的部分中。

排序算法还是挺重要的,除了冒泡排序外我觉得还应该掌握至少2种排序算法,从难易程度看选择排序和插入排序应该不错,至少面对常规面试笔试也足够了,下面我把这两种排序算法的代码贴出来,希望多少可以帮助到菜鸟们吧。

1.选择排序

<?php
$arr=array(5,-1,8,6,9,30);
for($i=0;$i<count($arr);$i++){
	$temp=0;
	//假设当前的数最小
	$minIndex=$i;
	$minVal=$arr[$i];
	for($j=$i+1;$j<count($arr);$j++){
		//如果有更小的数,则和之前的数交换
		if($arr[$j]<$minVal){
			$minIndex=$j;
			$minVal=$arr[$j];
		}
	}
	$temp=$arr[$i];
	$arr[$i]=$minVal;
	$arr[$minIndex]=$temp;
}
for($f=0;$f<count($arr);$f++){
	echo $arr[$f]."<br/>";
}
?>

2.插入排序

这种算法的难点在于对排序过程的理解上,在实在理解不了的情况下,可以记忆一下代码

<?php
$arr=array(5,-1,8,6,9,30);

for($i=1;$i<count($arr);$i++){
	$insertVal=$arr[$i];
	//要插入的位置
	$insertIndex=$i-1;
	while($insertIndex>=0&&$insertVal<$arr[$insertIndex]){
		$arr[$insertIndex+1]=$arr[$insertIndex];
		$insertIndex--;
	}
	//如果当前位置不等于要插入的位置则交换反之则不用交换
	if($i!=$insertIndex+1){
		$arr[$insertIndex+1]=$insertVal;
	}
}
for($f=0;$f<count($arr);$f++){
	echo $arr[$f]."<br/>";
}
?>

下面是运行效果


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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