插入排序

[quote]插入排序策略:排序值列中的前2个值,并在必要时交换它们。在相对于前2个值(有序的)的适当位置插入值列的第三个值。然后,在相对于前 3个值(有序的)的适当位置插入值列的第4个值。每进行一次插入操作,有序子集中的数值个数将递增1。重复该过程,直至值列中的所有值都按照次序排列为 止。插入过程需要移动数组中的其他值,为插入的元素腾出存储空间。[/quote]
//写法1
public class InsertionSort {

public static void insertSort(int[] a){
int j;

for(int p = 1; p < a.length; p++){

int temp = a[p];
for(j = p; (j > 0) && (temp < a[j-1]); j--){
a[j] = a[j-1];
}
a[j] = temp;
}

}

public static void main(String[] args){
int[] b = {9,8,5,2,1,7,3,4,8888,43,23525,232,12,34,53,75,13,15,17};
insertSort(b);
for(int i = 0; i < b.length; i++)
System.out.print(b[i] + " , ");
}

}

//写法2
public class InsertionSort2 {

public static void insertSort(Comparable[] data){
int j;
for(int p = 1; p < data.length; p++){
Comparable key = data[p];
for(j = p; j > 0 && (key.compareTo(data[j-1]) < 0); j--)
data[j] = data[j-1];
data[j] = key;
}
}

public static void main(String[] args){
Comparable[] b = {6,3,1,8,22,34,2,12,15,7,99,11};
insertSort(b);
for(int i = 0; i < b.length; i++)
System.out.print(b[i] + ",");
}

}
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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