排序

选择排序

/*运用递归的思想来进行排序。

假设有n个数,用数组来存。

one:找出1..n(位置)的最小数,然后将其放到最前端,

1号位固定。

two:找出2..n(位置)的最小数,然后将其放到2..n的前端,

2号位固定。

………………………………………………………………….

一些运行下去,直到剩一个数字,结束。

*/


#include<stdio.h>

voidselectsort(int a[],int n,int m);

intgetmin(int a[],int n,int m);

intmain()

{

    int a[6]={4,-1,6,1,1234,3};
    selectsort(a,0,5);
    int i;
    for(i=0;i<6;i++)
    {
        printf("%d ",a[i]);
    }
    return 0;
}

voidselectsort(int a[],int n,int m)

{
    int i;
    if(n==m)
        return;
    i=getmin(a,n,m);
    int temp=a[n];
    a[n]=a[i];
    a[i]=temp;
    selectsort(a,n+1,m);

}

intgetmin(int a[],int n,int m)

{
    int i;
    int index=n;
    for(i=n;i<=m;i++)
    {
        if(a[index]>a[i])
        {
            index=i;
        }
    }
    return index;

}


 

 

 

插入排序

#include<stdio.h>

voidsort(int a[],int n);

voidinsert(int a[],int n,int x);

intmain()

{

    int a[4]={2,3,1,4};
    sort(a,4);
    int i;
    for(i=0;i<4;i++)
    {
        printf("%d ",a[i]);
    }
    return 0;

}

voidsort(int a[],int n1)

{
    if(n1==1)
       return ;
    sort(a,n1-1);
    insert(a,n1-1,a[n1-1]);
}

voidinsert(int a[],int n2,int x)

{
    int i;
    for(i=n2-1;i>=0;i--)
    {
        if(a[i]>x)
        {
            a[i+1]=a[i];
        }
        else
            break;

    }
    a[i+1]=x;
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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