冒泡排序

博客主要介绍了冒泡排序,它是将数组以冒泡形式进行大小判断处理。还给出两个案例,一是摘水果问题,二是数组中两数相加值与数组值相等时打印true。同时阐述了冒泡排序优缺点,优点是简单、空间复杂度低且稳定,缺点是时间复杂度高、效率不佳。

- 冒泡理解

冒泡排序就是将一个数组,以冒泡的形式进行大小的判断处理

- 案例一

假设一个棍子上挂着一排不同高度的水果,让一个人跳着摘水果,他每次的跳跃高度都会比上次低,不会比上一次高,那么摘完棍子上的所有水果需要几个人
        // 声明一个数组
        var arr = [50,5,88,19,10,20,5,6,54]
        // 循环这个数组
        for(let i = 0; i<arr.length; i++){
            // 声明一个变量,获取当前第i个数据
            let arrOne = arr[i]
            // 第二次循环数组
            for(let j =i+1; j<arr.length; j++){
            // 当arrOne大于数组第j项的时候,重新将数组第i项重新赋值为第j项,删除第j项,
            // 删除过后下标会提前一位,因此j--
                if(arrOne>arr[j]){
                    arrOne = arr[j]
                    arr.splice(j,1)
                    j--
                }
            }
            index = arr.length
        }   

- 案例二

对一个数组进行循环,两个数字相加的数值,和数组中任何一个值相等时,打印一个true
        // 
        // 声明一个数组
        let arr2 = [1,2,50,3,5]
        // 循环这个数组
        for(let i=0; i<arr2.length;i++){
            // 第二次循环,从下标一开始
            for(let j=1;j<arr2.length;j++){
                // 数组第i个加上第j个的和
                var tow = arr2[i]+arr2[j]
                // 判断数组中有没有包含两者之间的和
                if(arr2.includes(tow)){
                    // 打印一个true
                    console.log(true);
                }
            }
        }

- 优缺点

优点:比较简单,空间复杂度较低,是稳定的
缺点:时间复杂度太高,效率不好

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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