python列表的几种排序方式

校园网改造实录:手把手教你用华为MA5800 OLT调试全光网(附常用排错命令) 本文详细记录了校园全光网改造中华为MA5800 OLT的部署与调试过程,涵盖设备选型、基础配置、ONU批量部署及高频故障排查。通过实战案例和排错命令,帮助网络工程师快速掌握全光网调试技巧,实现低延迟、高稳定的网络性能。 阅读详情

1.冒泡排序

冒泡排序的思想:
让一个数和它相邻的下一个数作比较运算
如果前一个数字大于后一个数字,则交换二个数据的位置

1.使用while循环

num = [2, 4, 9, 2, 5, 12, 8]
i = 0
while i < len(num) - 1:
    i += 1
    n = 0
    while n < len(num) - 1:
        if num[n] > num[n + 1]:
            num[n], num[n + 1] = num[n + 1], num[n]
        n += 1
print(num)

2.for…in循环

nums = [2, 4, 9, 2, 5, 123, 8]
for j in range(0, len(nums) - 1):
    for i in range(0, len(nums) - 1 - j):
        if nums[i] > nums[i + 1]:
            a = nums[i]
            nums[i] = nums[i + 1]
            nums[i + 1] = a
print(nums)

2.使用sort()方法排序

n = [2, 4, 9, 2, 5, 123, 8]
# 升序
n.sort()
print(n)
# 降序
num.sort(reverse=True)

3.使用sorted()内置函数排序

s = [2, 4, 9, 2, 5, 123, 8]
# 使用sorted()内置函数排序,不会改变原有的列表,会生成新的一个列表
ss = sorted(s)
print(ss)
Whisper 模型在嘈杂环境中的表现:降噪与增强技术 本报告系统分析了OpenAI Whisper模型在嘈杂环境中的表现机制,重点揭示其内在降噪能力的技术边界,并结合语音增强(SE)、时频分析等前沿技术提出优化方案。内容覆盖从基础概念(如噪声类型对ASR的影响)到理论框架(模型架构与数学形式化),再到实际应用(端到端部署策略)的全链路分析,同时通过案例研究与可视化工具(如梅尔频谱对比图)降低复杂概念的认知门槛。核心结论指出:Whisper的多语言预训练虽提升了泛化性,但在低信噪比(SNR<5dB)场景下需结合前端降噪或联合训练技术以突破性能瓶颈。 阅读详情

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与黑夜为伍
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