java 实现 快速排序法

本文介绍了一个快速排序算法的具体实现过程,包括分区函数的定义及递归调用等关键步骤,并通过一个示例数组展示了排序前后的情况。
public class QuickSort {
public static void swap(int [] arr,int a,int b)
{
int t;
t =arr[a] ;
arr[a] =arr[b] ;
arr[b] =t ;
}
public static int Partition(int [] arr,int low,int high)
{
int pivot=arr[low];//采用子序列的第一个元素作为枢纽元素
while (low < high)
{
//从后往前栽后一部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && arr[high] >= pivot)
{
--high;
}
//将这个比枢纽元素小的元素交换到前一部分
swap(arr,low, high);
//从前往后在前一部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low <high &&arr [low ]<=pivot )
{
++low ;
}
swap(arr,low, high);//把比这个枢纽元素大的元素交换到后半部分

}

StringBuilder sb1 = new StringBuilder();
for(int t:arr) {
sb1.append(t).append(",");
}
System.out.println(sb1);


return low ;//返回枢纽元素所在的位置
}
public static void Sort(int [] a,int low,int high)
{
if (low <high )
{
int n=Partition (a ,low ,high );
Sort (a ,low ,n );
Sort (a ,n +1,high );
}
}

public static void main(String[] args) {
int [] test={5,66,77,3,44,8,921,23,50};
StringBuilder sb1 = new StringBuilder();
for(int t:test) {
sb1.append(t).append(",");
}
System.out.println(sb1);

Sort(test,0,test.length-1);

StringBuilder sb2 = new StringBuilder();
for(int m:test) {
sb2.append(m).append(",");
}
System.out.println(sb2);
}
}
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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