归并排序

博客主要围绕归并排序展开,归并排序是信息技术领域重要的排序算法。它在数据处理、算法设计等方面有广泛应用,能高效地对数据进行排序,提升数据处理效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# 递归,先分,后合,合的时候就控制下顺序
# 递归: 终止条件? 一步的操作?返回什么?
def mergeSort(aList):
    print("Now list is ",aList)
    if len(aList) > 1:
        middle = len(aList) //2
        lefthalf = aList[ : middle]
        rightHalf = aList[middle : ]
        mergeSort(lefthalf)
        mergeSort(rightHalf)
        i = 0
        j = 0
        k = 0
        while i < len(lefthalf) and j < len(rightHalf):
            if lefthalf[i] < rightHalf[j]:
                aList[k] = lefthalf[i]
                i += 1
            else:
                aList[k] = rightHalf[j]
                j += 1
            k += 1
        if i < len(lefthalf):
            aList[k] = lefthalf[i]
            i += 1
            k += 1
        if j < len(rightHalf):
            aList[k] = rightHalf[j]
            j += 1
            k += 1


alist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
mergeSort(alist)
print(alist)

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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