二分查找,一如既往的大白话解释,简单明了,觉得好的同学点点赞,谢谢

本文介绍了一个Java程序,该程序演示了如何实现数组的基本操作,包括输入、打印及排序,并通过二分查找算法实现对排序后的数组进行高效查找。
package Day4.Array_Package.Select_Package;/**
 * <h>IdeaNewStart</h>
 *
 * @author : AChun
 * @date : 2021-12-22 09:43
 * @since : 1.8
 **/

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

/**
 * 类成员变量:首字母小写和驼峰原则:monthSalary,除了第一个单词意外,后面的单词首字母大写
 * 局部变量:首字母小写和驼峰原则
 * 常量:大写字母和下划线:PI_VALUE
 * 类名:首字母大写和驼峰原则:Man,GoodMan
 * 方法名:首字母小写和驼峰原则:run(),runRun()
 * */
public class MiddleSellect {
    public static void main(String[] args) {
        //调用控制台录入信息
        Scanner scanner=new Scanner(System.in);
        //创建一个空的数组,长度为10
        int[] array=new int[10];
        //调用方法传值
        addarr(scanner,array);
        System.out.println("排序前:");
        //打印数组
        printarr(array);
        //排序,调用的是Array函数的sort方法,给数组进行降序排序,总不能次次都来个冒泡排序或者选择排序来将数组数据排序吧,太麻烦了
        // Array.sort(数组名)
        Arrays.sort(array);
        System.out.println("排序后:");
        printarr(array);
        //二分查找,查找数据
        //方法名   参数: 数组名 查找的数据
        System.out.println("二分查找:");
        System.out.println(minddleSelect(array,11));
    }
    //二分查找
    /**
     * 二分查找
     * @param arr
     * @param data
     * @return 如果找不到就返回-1
     */
    /**
     * [1,6,9,10,22,26,28,32,39,46]
     * 比如你要查的是22
     * 此时:left=1;right=46,minddle=26
     * 明显,22小于minddle26;就舍去[26,28,32,39,46]这段数组
     * 从[1,6,9,10,22]这段数组里继续开始查找
     * 此时:left=1,right=22,minddle=9
     * 恰好right=22,就返回结果,明显22在原来数组的第(5+1)位,计算机里面从0开始计算多少位,0就代表第一位
     * */
    public static String minddleSelect(int[] arr,int data){
        int left=0;//定义最左边的一位,从0开始
        int right=arr.length-1;//定义最右边的一位,arr.length-1,计算机内部计算是从零开始为第一位的
        while (left<=right){//如果左边的小于等于右边这个条件成立的话
            int minddle=(left+right)/2;//取中间的
            if (data>arr[minddle]){//如果查询的数据大于中间的,就舍去左边的一段较小数组
                left=minddle+1;//此时最左边的得从之前中间那个数的后一个开始算,left=minddle+1
            }else if(data<arr[minddle]){//如果查询的数据小于中间的,就舍去右边一段较大的数组
                right=minddle-1;//此时最左边的left不动,右边的right移到minddle+1那个位置上
            }else {//如果正好等于中间这个数,就返回结果
                return "在数组第"+(minddle+1)+"位";
            }
        }
        //如果查找不到就返回结果
        return "查无此数据";
    }
    //定义共公方法,方便所有数组都能使用
    public static void printarr(int[] arr) {
        System.out.print("[");
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            //三元运算符
            System.out.print(i==arr.length-1?arr[i]:arr[i]+",");
        }
        System.out.println("]");
    }

    //给数组赋值
    private static void addarr(Scanner scanner, int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            System.out.println("请输入第"+(i+1)+"个数据:");
            array[i]=scanner.nextInt();
        }
    }
}

运行结果:

 

<think>嗯,用户之前问了开源的BPMS推荐,现在又转向LangChain,可能需要解释这两个问题之间的联系,或者用户可能正在研究自动化流程中的自然语言处理部分。 首先,我需要确认用户对LangChain的了解程度。用户要求用“大白话解释,所以可能对技术术语不太熟悉,或者希望得到一个直观的理解。之前的回答结构清晰,用户可能也期望类似的格式,比如分点说明、例子等。 接下来,我得回忆LangChain的基本概念。LangChain是一个用于构建基于大型语言模型(如GPT)的应用的框架。用户可能听说过ChatGPT,但不知道如何将其应用到自己的项目中,或者如何扩展其功能。这时候需要将LangChain比喻成“中间人”或“工具包”,帮助连接不同组件。 用户可能的需求是希望利用AI模型处理更复杂的任务,比如结合数据库、搜索或自定义数据。需要解释LangChain如何简化这些集成,比如通过链式调用、记忆功能等。可能需要用日常例子,比如客服机器人自动查订单,来说明LangChain的作用。 还要注意避免技术术语,比如“向量数据库”可以简化为“资料库”或者“数据库”,用“记住对话历史”代替“记忆机制”。同时,可能需要对比没有LangChain的情况,突出其优势,比如省去重复开发的时间。 另外,用户可能关心实际应用场景,比如企业内部的数据处理、自动化流程中的自然语言交互,或者是否需要编程知识。这时候需要说明LangChain适合开发者使用,但降低了集成复杂度。 最后,确保回答结构清晰,分点解释,可能用比喻和例子让用户更容易理解。同时,参考之前的回答风格,使用标题、核心功能、例子和总结,保持一致性。</think>好的!用大白话解释 **LangChain**: --- ### 一句话总结: **LangChain 是一个“搭积木工具箱”,帮你把 ChatGPT 这类大语言模型(AI大脑)和其他工具(数据库、搜索引擎、文件等)连起来,解决更复杂的任务。** --- ### 类比: 想象你有一个很聪明的助手(比如 ChatGPT),但它只会回答自己学过的知识。如果让它帮你做实际工作,比如: - **查公司内部数据**(比如订单记录) - **联网搜最新信息**(比如股票价格) - **操作其他软件**(比如发邮件) 这助手就懵了——因为它只会“动嘴”,不会“动手”。**LangChain 就是教这个助手“动手干活”的中间人**,告诉它什么时候该调用什么工具,再把结果拼起来给你。 --- ### 核心功能: 1. **连接器** - 把 AI 和你的工具连起来,比如:数据库、Excel、谷歌搜索、代码解释器等。 - *例子*:让 AI 先查数据库里的订单号,再根据订单号写一封催款邮件。 2. **分步骤处理任务** - 复杂任务拆成多步,让 AI 一步步思考(比如先查资料,再总结结论)。 - *例子*:用户问“公司去年利润多少?比前年增长了吗?”,AI 会先查财务数据,再对比计算,最后用大白话解释。 3. **记忆功能** - 让 AI 记住之前的对话或操作记录,避免重复劳动。 - *例子*:客服机器人记得你上周的投诉记录,不用从头解释。 4. **模板化流程** - 把常用任务做成“流水线”,一键复用。 - *例子*:自动生成周报的模板——先汇总本周数据,再分析问题,最后写建议。 --- ### 典型场景: - **企业客服机器人**:自动查订单、退换货政策,甚至调用内部系统处理请求。 - **个人知识助手**:把你的笔记、论文丢给它,让它帮你总结、回答问题。 - **数据分析**:让 AI 从Excel里提取数据,生成图表和分析报告。 --- ### 不用 LangChain 会怎样? - 需要自己写代码连接 AI 和其他工具,相当于每次都要“重新造轮子”。 - LangChain 把这些常见需求打包好了,开发者直接“拼积木”就行。 --- ### 总结: **LangChain = AI 大脑(如 ChatGPT)的“手和脚”** ——让 AI 不仅能聊天,还能真正帮你干活。
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