十大经典排序算法最强总结（强烈推荐）

最新推荐文章于 2024-05-30 07:00:00 发布
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分类专栏： 算法
本文强烈推荐一篇位于 优快云 的博客文章，详细内容请访问链接：https://blog.youkuaiyun.com/hellozhxy/article/details/79911867，该文章深入探讨了信息技术领域的关键话题。

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python实现经典的排序算法
LDC，公众号【轻松学编程】
04-23 4185
排序 1、冒泡排序 基本思想：比较相邻的元素大小，将小的前移，大的后移，就像水中的气泡一样，最小的元素经过几次移动，会最终浮到水面上。原地排序，不需要返回值。 import random import time def bubbleSort(list1): for i in range(len(list1)-1): for j in range(i+1,le...
深度学习系列资料总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
十大经典排序算法最强总结(内含代码实现)，建议收藏！
吧主
11-06 747
点击上方 "程序员小乐"关注公众号,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文A friend who understands your tears is much more valuable than a lot of friends who only know your smile.一个懂你泪水的朋友，胜过一群只懂你笑容的朋友。每日掏心话易怒的人都很敏感，敏感的人都很...
十大经典排序算法Java版（动图演示）
Kahcc的博客
09-14 2401
文章目录0 排序算法说明0.1 内部排序和外部排序0.2 比较类排序和非比较类排序0.3 关于时间复杂度0.4 关于稳定性0.5 名词解释：1 交换排序——冒泡排序（Bubble Sort）1.1 什么时候最快1.2 什么时候最慢1.3 算法步骤1.4 动图演示1.5 Java实现2 选择排序——直接选择排序（Selection Sort）2.1 算法步骤2.2 动图演示2.3 Java实现3 插...
十大经典算法图解
爱写代码的小朋友
03-25 4725
术语铺垫 什么是稳定排序、原地排序、时间复杂度、空间复杂度，先简单解释一下： 1、稳定排序：如果 a 原本在 b 的前面，且 a == b，排序之后 a 仍然在 b 的前面，则为稳定排序。 2、非稳定排序：如果 a 原本在 b 的前面，且 a == b，排序之后 a 可能不在 b 的前面，则为非稳定排序。 3、原地排序：原地排序就是指在排序过程中不申请多余的存储空间，只利用原来存储待排数据...
排序算法总结（多图）
芋道源码
10-04 200
点击上方“芋道源码”，选择“置顶公众号”技术文章第一时间送达！源码精品专栏 精尽 Dubbo 原理与源码 69 篇精尽 Netty 原理与源码 61 篇中文详细注释的开源...
万字梳理：算法0基础入门-主流排序算法大集合；硬核整理图解+代码--数据结构与算法小结4
StefanSSSS的博客
12-03 1165
本期脑图： 1.前言：谈算法色变？Duck不必！ 不知你是否有这种感受？一提到算法，第一反应就是：太难了，我不会！一开始我也有过这种感受，不过耐心学下去之后发现，算法并没有那么复杂。至少入门是一件很容易的事情，只需要： 1.耐心看完本篇推文！ 2.开始思考任意一个算法实现思路！ 3.自己尝试写任意一个实现代码！ 只要成功写出一个，你就入门了，你一定可以做到！至于后期深入到什么程度，就取决于你付出的时间多久了~ 2.一定要掌握算法吗？ 个...
C++算法之遗传算法及实现
程序猿老樊的博客
07-08 9892
1、遗传算法基本思想核心是达尔文优胜劣汰适者生存的进化理论的思想。一个种群，通过长时间的繁衍，种群的基因会向着更适应环境的趋势进化，适应性强的个体基因被保留，后代越来越多，适应能力低个体的基因被淘汰，后代越来越少。经过几代的繁衍进化，留下来的少数个体，就是相对能力最强的个体了。2、遗传算法简单应用首先，我们先看看一个经典组合问题：“背包问题”。“背包问题（Knapsack problem）是一种组...
目标检测常用算法原理+实践精讲---学习笔记以及人脸检测相关问题总结
聪哥965
02-03 2948
文章目录1.传统目标检测方法1.1 Viola-Jones (人脸检测)1.2 HOG+SVM (行人检测、Opencv实现)1.3 DPM (物体检测)2.One stage2.1 Yolo体系变化2.2 YOLO网络结构是怎样的？2.3 YOLO的输入、输出、损失函数分别是什么？2.4 YOLO怎样预测？2.5 YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类的原因？2.6 YOLOv3的架构2.7 为什么SSD对小目标检测效果不好?3.Two stageFaster R-CNNFaster RCNN的
算法的秘密：谷歌搜索的内部工程文档已经泄露
yu101994的博客
05-30 1156
Google, if you’re reading this, it’s too late.谷歌，如果你正在读这篇文章，那就太晚了。 Ok.Cracks knuckles. Let’s get right to it.Internal documentation for Google Search’s Content Warehouse API has leaked. Google’s internal microservices appear to mirror what Google
十大排序算法+史上最强排序算法(附java实现)
cj1561435010的博客
03-08 749
详细介绍十一大排序算法，堪称史上经典，并给出java语言的实现！
十大经典排序算法最强总结
会写Bug的攻城狮
08-09 1209
0、排序算法说明0.1 排序的定义 对一序列对象根据某个关键字进行排序。 0.2 术语说明 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序：所有排序操作都在内存中完成； 外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度： 一个算法执行所耗费...
十大排序
weixin_43157469的博客
08-10 630
文章目录归并排序快速排序堆排序 归并排序 /** * 归并排序 参考博客 https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6194356.html */ public class MergeSort { public void mergeSort(int[] arr){ int length = arr.length; int[] temp = new int[length]; sort(arr,0,length-1,te
十大排序|十大排序
isabelightL的博客
08-01 580
这里王道讲的代码，有n个数的话实际上留了n+1位，第一位空着做哨兵位。快速选择排序------------------基于交换排序，前序遍历构建树，枢轴，三、冒泡排序（相邻位置元素进行比较和swap，直到把最大的元素“冒”到最后）稳定排序：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序、桶排序。不稳定排序：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。
十大经典排序算法
编程使我快乐
05-30 296
1.排序算法概述 十种常见的排序算法可以分为两大类： **比较类排序：**通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O（nlogn），因此也被称为非线性时间比较类排序。 **非比较类排序：**不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称之为线性非比较类排序。 2.交换排序 2.1 冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单...
import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import fpgrowth, association_rules def preprocess_data(df, columns): # 对选定列进行独热编码(one-hot encoding)，以适应FP-growth算法需求 te = TransactionEncoder() # 将每行非空值转为字符串后放入集合中再进行fit_transform操作 transformed_transactions = df[columns].apply( lambda row: set([str(item) for item in row.dropna()]), axis=1).tolist() one_hot_encoded_array = te.fit(transformed_transactions).transform(transformed_transactions) return pd.DataFrame(one_hot_encoded_array, columns=te.columns_) if __name__ == "__main__": # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('关于“朋克养生”产品的调查问卷_数据详情表_原始数据_202502190844(1).xlsx') # 定义要分析的列名列表 columns_to_analyze = [ 'Q7_您是否曾有过以下“朋克养生”行为？', 'Q8_您是否认同朋克养生是当代年轻人典型生活方式？', 'Q10_您认为进行朋克养生行为的主要外部原因是？', 'Q11_您认为进行朋克养生行为的主要心理动机是？' ] # 数据预处理 - 转换为one-hot encoded DataFrame preprocessed_df = preprocess_data(df=df, columns=columns_to_analyze) # 使用fp_growth找到所有满足最小支持度(min_support) 的频繁模式(frequent patterns) frequent_itemsets = fpgrowth(preprocessed_df, min_support=0.25, use_colnames=True) # 查找所有的频繁2项集(你可以更改此参数来获取不同大小的频繁项集) two_items_frequents = frequent_itemsets[frequent_itemsets.itemsets.apply(lambda x: len(x)) == 2] print("Frequent Two-item Sets:") print(two_items_frequents)输出如下Frequent Two-item Sets: support itemsets 5 0.256198 (焦虑缓解或心理补偿, 部分认同) 6 0.264463 (焦虑缓解或心理补偿, 工作与学习压力)，，根据代码，再写一段由频繁项集产生关联规则
最新发布
03-10
### 关联规则生成及解释 在前面的步骤中，我们已经通过 FP-Growth 算法找到了满足最小支持度条件的所有频繁项集，并进一步筛选出了一些特定大小（例如二元组）的频繁项集。接下来我们将基于这些频繁项集生成关联规则。 #### 步骤说明： 1. **加载必要的库**：我们需要继续使用 `mlxtend` 库提供的 `association_rules` 函数来创建关联规则。 2. **设定阈值和其他参数**： - `min_threshold`: 最小置信度，默认可以设置为0.8或其他合适的值，这取决于业务需求。 - 其他如提升度(`lift`)等指标也可以作为过滤条件加入进来。 3. **构建并展示关联规则**： 下面将演示如何利用上述信息构造关联规则，并打印出来供分析人员解读结果。 ```python # 设置最低置信水平 (confidence threshold) minimum_confidence = 0.8 # 根据频繁项集生成关联规则 rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=minimum_confidence) print("\nGenerated Association Rules with Confidence >= ", minimum_confidence) print(rules[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence']]) # 如果需要按 lift 排序查看最强相关的规则，则添加排序部分 sorted_rules_by_lift = rules.sort_values(by=['lift'], ascending=False) print("\nTop 5 Strongest Related Rules based on Lift:") print(sorted_rules_by_lift.head(5)[['antecedents', 'consequents', 'support', 'confidence', 'lift']]) ``` 此段代码会先输出所有达到指定置信度门槛以上的关联规则；然后按照提升度从高到低排列前五条最强烈的关联规则，帮助理解哪些因素之间存在较强的相关性。 以上就是从频繁项集中提取有价值的商业洞察的过程概述及其Python实现方法。希望这对您的数据分析有所帮助！
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