2009年05月21日

public class Dera {

 public static void main(String[] args) {

  int arr[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,0,9,9,8,8,7,6,6,5,34,5,34,5,2,34,5234,52,35,23,};
  Dera de = new Dera();
  de.arrayLest(arr);
 }
 
  private void arrayLest(int[] lest){
    
  for (int i = 0; i < lest.length; i++) {
   for (int j = 0; j < lest.length-1; j++) {
    if (lest[j] > lest[j+1]) {
     int temp = lest[j];
     lest[j] = lest[j+1];
     lest[j+1] = temp;
    }
   }
  }
  
  for (int i = 0; i < lest.length; i++) {
   System.out.print(lest[i] + " ");
  }
  int zz = 0;
  int zh = 0;
  for (int i = 0; i < lest.length; i++) {
   zz += lest[i];
   zh = (zz / (i+1));
  }
  System.out.println("\n总合=" + zz + ",平均=" + zh);
 }
}

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值