快速排序的实现

public class Main {  
  
    
    public static void main(String[] args) {  
        int[] testData = {8, 5, 7, 1, 99, 44, 78, 22};  
        int[] dataSorted = quickSort(testData, 0, testData.length-1);  
        for(int a : dataSorted) {  
            System.out.print(a + " ");  
        }  
        System.out.println("比较次数:" + cnt);  
    }  
    /** 
     * 快速排序 
     */  
    static int cnt = 0;  
    private static int partition(int[] data, int low, int high) {  
        int key = data[low];  
        while(low < high) {  
            while(low<high && data[high]>=key) {  
                high--;  
                cnt++;  
            }  
            data[low] = data[high];//(此时因low=high或data[high]<key)将high下标处的数赋给low下标处的数,保证data[low]<key  
            while(low<high && data[low]<=key) {  
                low++;  
                cnt++;  
            }  
            data[high] = data[low];//(此时因low=high或data[low]>key)将low下标处的数赋给high下标处的数,保证data[high]>key  
        }  
        data[low] = key;  
        return low;  
    }  
    public static int[] quickSort(int[] data, int low, int high) {  
        if(low < high) {  
            int result = partition(data, low, high);  
            quickSort(data, low, result-1);//对low到result-1下标间数进行排序  
            quickSort(data, result+1, high);//对result+1到high下标间数进行排序  
        }  
        return data;  
    } 
}

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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