初学python:希尔排序-ShellSort

代码演示

# /usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-

sample = [3, 7, 15, 6, 4, 2, 8]

L = len(sample)

while True:
    L = L/2
    k = 0
    #将序列分成L个子序列
    for k in range(0, L):
        i = k + L
        while i < len(sample):
            j = i
            while j > k:
                if sample[j] < sample[j - L]:
                    Temp = sample[j - 1]
                    sample[j - 1] = sample[j]
                    sample[j] = Temp
                else:
                    break
                j = j - L 

            i = i + L
    if L == 1:
        break

代码解释:

最外层for循环表示序列被分为L个子序列,每个子序列都需要进行单独排序;
从第14行while开始,内部都是插入排序内容;
第14行while表示每个子序列有m个元素,根据插入排序算法:
第一次,第二个元素先比较
第二次,第三个元素和前面元素比较


第m-1次,第m个元素和前面元素比较
如代码,L = L/2,每个子序列有2个元素,第二元素比较,i 第二次累加,即跳出while;L = L/4,每个子序列有4个元素,后面3个元素比较后,i 第四次累加,即跳出循环

        while i < len(sample):
            ...
            ...
            i = i + L

第二个while循环,i 不断累加,将每次累加后的初始值赋给 j ,第一次累加,第二个元素和前面元素比较;第二次累加,第三个元素和前面元素比较,j 最多累减两次,刚好第三个元素最多比较两次;第三次累加,第四个元素和前面元素比较。。。

            j = i
            while j > k:
                if sample[j] < sample[j - L]:
                    Temp = sample[j - 1]
                    sample[j - 1] = sample[j]
                    sample[j] = Temp
                else:
                    break
                j = j - L 
            i = i + L
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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