选择排序Java版

选择排序详解
本文介绍了选择排序算法的基本原理,包括其核心代码实现,并分析了选择排序的时间复杂度为O(n^2)及空间复杂度O(1)的特点。

选择排序可以说是冒泡排序的改进,减少了数据交换的次数。

public void selectSort(int[] array) {
  int length = array.length - 1;
  int min = 0;
 
  for(int i = 0; i < length; i++) {
   min = i;
   for(int j = i + 1; j <= length; j++) {
    if(array[min] > array[j]) {
     min = j;
    }
   }
   swap(array, i, min);
  }
 }
 
 private void swap(int[] array, int aIndex, int bIndex) {
  int temp = array[aIndex];
  array[aIndex] = array[bIndex];
  array[bIndex] = temp;
 }

 选择排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度O(1)。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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