线性搜索过程动图展示

最新推荐文章于 2022-06-04 22:29:48 发布
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#线性搜索 #动图

博客涉及线性搜索相关内容，可能通过动图形式呈现线性搜索过程，帮助理解线性搜索这一信息技术领域的概念。

从 Transformer 到 DeepSeek-R1：大型语言模型的变革之路与前沿突破
MnivL的博客
03-02 1750
本文详述大型语言模型（LLM）自 2017 年至 2025 年的发展历程。以 Transformer 架构为起点，其自注意力机制革新自然语言处理范式。随后 BERT、GPT 等模型相继涌现，GPT-3 展示出少样本和零样本学习能力，但 “幻觉” 问题凸显。2022 年 ChatGPT 通过 SFT 和 RLHF 技术应对该问题并引发全球关注。2023 - 2024 年多模态模型兴起，同时开源模型发展迅速。2024 年推理模型强调增强推理能力。
动态图展示 6 个常用的数据结构，一目了然！
算法channel
05-19 1885
数据结构的确很枯燥，尤其是初学时候，不知道到底有啥用。不过随着编码年限的增长，我们越会发现它真的很有用，巧妙的数据结构是算法高效实现的助推剂。今天的文章不会用文字和静态图展现常用的数据结...
线性查找
weixin_33882443的博客
05-09 119
　　线性查找也叫顺序查找，这是最基本的一种查找方法，从给定的值中进行搜索，从一端开始逐一检查每个元素，直到找到所需元素的过程。 　　如果元素个数为 N，那么线性查找的平均次数为：　N/2 　　下面通过一个例子，演示线性查找： import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; pu...
数据结构与算法 查找算法(线性查找,二分查找,插值查找,斐波那契查找) 附有详细流程分析图!
高级开发者进阶ing... QaQ
06-04 1009
工具:IDEA本篇介绍查找算法:重点:线性查找比较简单,就算刚入门也应该会,直接看代码了! 使用: 优缺点分析 优点:缺点:重点:寻找数组必须有序一半一半的找指针记录这里的指针和C中的指针不同这里的指针可以理解为下标,就是找一个临时的数来记录当前位置二分查找只需要3个指针每次值和做比较如果需要寻找的元素 > 中间位置 ,说明 在中间指针右边所以需要将 开始指针 = 中间指针 + 1如果 < 中间位置 ,说明在中间指针左侧所以需要将 结束指针 = 中间指针最终需要找的元素和当前元素相同时候,说明找到了该
线性搜索方法
ysh的博客
12-18 1338
线性搜索方法 0.618法 function [ x_opt , y_opt , stepNum, t] = f618( f,a,b,Theta_error ) % 0.618法又称黄金分割法 % 输入函数名f，迭代初始区间[a,b]，和精度Theta_error % 输出最优点，最优解，迭代次数，和计算时间 tic ; % 开始计时 err = b - a; % 初始迭代误差 stepN...
1. 程序员常用的十种算法之二分查找算法
weixin_45267102的博客
10-09 453
二分查找法只适用于从有序的数列中进行查找(比如数字和字母等)，将数列排序后再进行查找。
buck电路动图解析
06-21
2.由于用户要求动图解析，我们会尝试描述动态过程（尽管文本无法展示动图，但可以描述关键帧），并建议搜索在线资源观看动图。3.提供关键波形图（如电感电流、输出电压）的数学描述。4.生成相关问题。###Buck电路...
MATLAB深度学习可视化：网络结构与学习过程直观展示指南
[MATLAB深度学习可视化：网络结构与学习过程直观展示指南](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/ab090fd326a14dd99440c129f3ecada3~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) ...
图解算法教程：顺序表、链表、二叉树及排序动图演示
在本资源中，作者提供了与LeetCode题解相关的动图演示，这些GIF动图通过动态的视觉效果展示了各种算法的执行过程，使得原本可能抽象难懂的概念和流程变得直观易懂。动图演示对于初学者来说尤其友好，它们能够帮助...
查找算法-
AX_Chu的博客
05-11 353
一、线性查找 概念： 线性查找又称顺序查找，是一种最简单的查找方法，它的基本思想是从第一个记录开始，逐个比较记录的关键字，直到和给定的K值相等，则查找成功；若比较结果与文件中n个记录的关键字都不等，则查找失败。 工作原理 例如r[i].key表示数据元素i中的关键字项。在流程图中的循环回路上要进行两次比较，即对数据元素的关键字项比较和对循环次数的判断。为了提高运算速度，可以作如下的改进： 在原表长n的基础上增加一个元素n+1，将K值送入此元素的关键字项中，这样在循环回路上只要进行一次比较，我们把第n+1个记
硬核动图让你轻松弄懂递归，查找等概念
Java架构师集中营
10-14 390
对于大部分人，数据结构一直是一个短板，当然我也是，不是学不会，而是容易忘，就拿最简单的排序来说吧，当时学习的时候明明已经弄得很清楚了，过了一段时间不用又忘记了，还要重新再...
初识数组查找（顺序查找法和二分查找法）
forever的博客
09-25 3937
先来了解一下查找是干什么的？查找就是给定一个值，然后在大量信息中寻找这个特定的值。在计算机应用中，查找是常用的基本算法，一般有七大查找算法，分别为：顺序查找、二分查找、插值查找、斐波那契查找、树表查找、分块查找、哈希查找。 今天，forever 也是初识查找算法，就先来说说顺序查找和二分查找吧！ 一、顺序查找（线性查找） 查找原理：顺序查找也叫线性查找，就是从数组的开头开始顺序扫描，依次将其扫描值与其给定值比较。若相等则查找成功；若扫描结束，仍未找到该值，则查找失败。 1.C语言线性查找实现顺序数组查找对应
最简单的算法：线性查找法
江湖人陆仁甲
09-03 4351
当你在这个行业摸爬滚打几年之后，或许你会像我一样感到迷茫，想进入大厂工作，当你真正去大厂面试的时候，你会发现所有大厂的面试都无可避免的会问到数据结构与算法相关的知识，这是为什么呢？这些东西真的有那么重要吗？为什么我平时也没用到不照样写项目吗？
目录线性检索法
weixin_34392435的博客
05-08 3246
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
机器学习基础 5：无约束最优化方法——线搜索
MatrixArch
07-11 1354
基础知识   在开始介绍优化方法之前，我们先介绍一些基础知识 泰勒级数 f(x)=f(a)0!+f′(a)1!(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+...+fn(a)n!(x−a)n+Rn(x) f(x)=\frac{f(\mathbf{a})}{0!}+\frac{f&#x27;(\mathbf{a})}{1!}(x-\mathbf{a})+\frac{f&#x27;&am...
走迷宫--图的搜索（bfs）并记录路径
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ly59782的博客
03-30 1万+
题目描述： 一个网格迷宫由n行m列的单元格组成，每个单元格要么是空地（用1表示），要么是障碍物（用0来表示）。你的任务是找一条从起点到终点的最短步数和移动序列，其中UDLR表示上下左右操作。任何时候都不能在障碍物格子中，也不能走到迷宫之外。起点和终点保证都是空地。n，m 样例输入： 6 5 11011 10111 10100 10111 11101 11111 样例输出：
搜索+离散化思想
swustacmer
11-07 331
这道题的意思差不多是这样的：有一个人没有事做了，就掷骰子。他连续掷n次，问连续出现大于3的次数大于m的概率是多少？初一咋看不就是把次数找出来，再除以总数不就是答案了么。就没有考虑的用了搜索，结果可想而知--超时。难道我们真的不能用搜索，是否是DP呢？最后我把前面的数都用打表的方式列出来，仔细看了看，真的还没有什么规律呢(不知道是否真的没有规律)！最后又想了想，大于3，那4 5 6的地位不就是一样的
线性检索：顺序检索
CCPP Blog
08-15 3805
当我们对所检索序列中元素的分布一无所知或元素本身就是随机分布的时候，顺序检索是常用的方法。 常用的返回值策略是，若用数组array，从下标0开始存储元素，检索成功则返回相应下标，失败则返回-1。另一种返回策略是：若从下标1开始存储元素，0号位置作为sentinel(哨兵)，返回0则表示检索失败。使用这种返回策略会减少循环条件的判断，提高效率。直接看代码
用动图的形式展示一下这个线性变换过程
最新发布
09-30
为了以动图形式展示向量乘以矩阵得到三个向量的线性变换过程，这里使用 Python 的 `matplotlib` 和 `matplotlib.animation` 库来实现。以下是一个示例代码，该代码展示了一个二维向量乘以一个 2x3 矩阵得到三个二维向量的线性变换过程： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation # 定义一个二维向量 vector = np.array([1, 2]) # 定义一个 2x3 的矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算向量乘以矩阵的结果 result_vectors = np.dot(vector, matrix) # 将结果向量重塑为 3 个二维向量 result_vectors = result_vectors.reshape(3, 2) # 创建一个图形和坐标轴 fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(-10, 10) ax.set_ylim(-10, 10) ax.set_aspect('equal') # 绘制原始向量 arrow_original = ax.arrow(0, 0, vector[0], vector[1], head_width=0.2, head_length=0.2, fc='blue', ec='blue') # 初始化三个结果向量的箭头 arrows_result = [ax.arrow(0, 0, 0, 0, head_width=0.2, head_length=0.2, fc='red', ec='red') for _ in range(3)] # 动画更新函数 def update(frame): if frame < 100: # 线性插值，从原始向量过渡到结果向量 t = frame / 100 for i in range(3): new_vector = t * result_vectors[i] arrows_result[i].set_data(x=0, y=0, dx=new_vector[0], dy=new_vector[1]) return arrows_result # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=20, blit=True) # 显示动画 plt.show() ``` 在这个代码中，首先定义了一个二维向量和一个 2x3 的矩阵，然后计算向量乘以矩阵的结果。接着使用 `matplotlib` 创建了一个图形和坐标轴，并绘制了原始向量。通过 `FuncAnimation` 函数创建了一个动画，在动画的每一帧中，使用线性插值的方法将原始向量逐渐过渡到结果向量。
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