归并排序-bottom-up(非递归版本)

排序算法比较(选择,插入,自底向上,合并,快速几种排序法) 实现了选择排序(SeletionSort),插入排序(InsertionSort),自底向上排序(BottomupSort),合并排序(MergeSort)和快速排序(QuickSort) 立即下载

由于之前讨论的归并排序时用到的是递归的方法;而递归会带来很大的开销,本节讨论由底向上的非递归版本的归并排序

思想:

对于给定的数组,设置变量sz为每次归并元素的个数。
首先sz为1,也就是每单个元素归并(如:45和23归并成23、45),然后设置sz=sz+sz、也就是2,也就是使得数组中每两个元素归并;依次类推。
图解: 


代码:
package mergesort;

public class MergeSort {

    public static int CUTOFF = 7;

    public static void main(String[] args) {
        int a [] = {45,23,11,89,77,98,4,28,65,43};
        sort(a);
        for(int ele : a) {
            System.out.println(ele);
        }
    }
    private static void merge(int a[], int aux[], int lo, int mid, int hi) {
        for(int k=lo; k<=hi; k++) {
            aux[k] = a[k];
        }

        int i = lo;
        int j = mid+1;
        for(int k = lo; k<=hi; k++) {
            if(i>mid) {a[k] = aux[j++];}
            else if(j>hi) {a[k] = aux[i++];}
            else if(aux[j] < aux[i]) {a[k] = aux[j++];}
            else a[k]  = aux[i++];
        }
    }

    private static void sort(int a[]) {
//      int aux[] = new int[a.length];
//      sort(a, aux, 0, a.length-1);
        int N = a.length;
        int aux[] = new int[N];
        for(int sz=1; sz<N; sz = sz+sz) {     // sz从1开始;每次循环,sz变为两倍。
            for(int lo=0; lo<N-sz; lo+=sz+sz)
                merge(a, aux, lo, lo+sz-1, Math.min(lo+sz+sz-1, N-1));  // 对于每sz个子序列,合并成2*sz个元素的有序子序列。
        }
    }
}

由于之前讨论的归并排序时用到的是递归的方法;而递归会带来很大的开销,本节讨论由底向上的非递归版本的归并排序

思想:

对于给定的数组,设置变量sz为每次归并元素的个数。
首先sz为1,也就是每单个元素归并(如:45和23归并成23、45),然后设置sz=sz+sz、也就是2,也就是使得数组中每两个元素归并;依次类推。
图解: 


代码:
package mergesort;

public class MergeSort {

    public static int CUTOFF = 7;

    public static void main(String[] args) {
        int a [] = {45,23,11,89,77,98,4,28,65,43};
        sort(a);
        for(int ele : a) {
            System.out.println(ele);
        }
    }
    private static void merge(int a[], int aux[], int lo, int mid, int hi) {
        for(int k=lo; k<=hi; k++) {
            aux[k] = a[k];
        }

        int i = lo;
        int j = mid+1;
        for(int k = lo; k<=hi; k++) {
            if(i>mid) {a[k] = aux[j++];}
            else if(j>hi) {a[k] = aux[i++];}
            else if(aux[j] < aux[i]) {a[k] = aux[j++];}
            else a[k]  = aux[i++];
        }
    }

    private static void sort(int a[]) {
//      int aux[] = new int[a.length];
//      sort(a, aux, 0, a.length-1);
        int N = a.length;
        int aux[] = new int[N];
        for(int sz=1; sz<N; sz = sz+sz) {     // sz从1开始;每次循环,sz变为两倍。
            for(int lo=0; lo<N-sz; lo+=sz+sz)
                merge(a, aux, lo, lo+sz-1, Math.min(lo+sz+sz-1, N-1));  // 对于每sz个子序列,合并成2*sz个元素的有序子序列。
        }
    }
}

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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")

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

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LeetCode 148. Sort List【链表+归并排序】⭐⭐⭐⭐⭐

文章目录题目描述知识点结果实现码前思考代码实现码后反思 题目描述 知识点 链表、归并排序 结果 实现 码前思考 由于题目要求空间复杂度是 O(1)O(1)O(1),因此不能使用递归。因此这里使用 bottom-to-up(自底向上) 的算法来解决。 bottom-to-up 的归并思路是这样的:先两个两个的 merge,完成一趟后,再 4 个4个的 merge,直到结束。举个简单的例子:[4,3,1,7,8,9,2,11,5,6]。 step=1: (3->4)->(1->7)-&.

yc_cy1999的博客 217

Sort List[leetcode] 由归并排序的递归和循环,到本题的两种解法

归并排序能够有两种思路----top-down 和 bottom-up top-down: 递归实现,将数组分成两半。分别处理。再合并。 伪代码例如以下: split ( A[], l, r) { if ( r - l &lt; 2) return; m = (r + l) / 2; split ( A, l, m); //split A[l…m-1] split ( ...

weixin_33901843的博客 118
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binbigdata
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