201804092310->数组操作小练

本文提供了一个使用C#实现的数组排序示例,包括冒泡排序、选择排序和希尔排序三种方法。每种方法都给出了详细的代码实现,并通过具体的数组实例展示了排序过程。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;


namespace 数组操作题
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            //冒泡排序
            Bubble();
            //选择
            Selection();
            //希尔排序
            Shell();
            Console.ReadKey();
        }


        private static void Shell()
        {
            int[] arr = new int[] { 3809, 6384, 1029, 654, 987, 432, 987, 56767, 2378, 25757, 12386, 3459, 900, 1311, 759, 123 };
            for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
            {
                int temp = arr[i];
                int index = i;
                while (index > 0 && arr[index - 1] < temp)
                {
                    arr[index] = arr[index - 1];
                    --index;
                }
                arr[index] = temp;
            }
            Console.WriteLine("希尔排序");
            foreach (var item in arr)
            {
                Console.Write(item + ",");
            }
            Console.WriteLine();
        }


        private static void Selection()
        {
            int[] arr = new int[] { 97897, 343, 126, 992, 636, 44, 25, 6867, 2289, 139, 545, 23459, 9765, 543, 987, 43298 };
            int min = 0;
            for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
            {
                min = i;
                for (int j = i + 1; j < arr.Length; j++)
                {
                    if (arr[j] < arr[min])
                    {
                        min = j;
                    }
                }
                int temp = arr[min];
                arr[min] = arr[i];
                arr[i] = temp;
            }
            Console.WriteLine("选择排序");
            foreach (var item in arr)
            {
                Console.Write(item + ",");
            }
            Console.WriteLine();
        }


        private static void Bubble()
        {
            int[] arr = new int[] { 23232, 4554, 122, 7878, 639, 23, 21, 535, 123789, 23235, 7929, 4448, 18827 };
            for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
            {
                for (int j = i+1; j < arr.Length; j++)
                {
                    if (arr[i]<arr[j])//<则从大到小,>则从小到大
                    {
                        int temp = arr[i];
                        arr[i] = arr[j];
                        arr[j] = temp;
                    }
                }
            }
            Console.WriteLine("冒泡排序");
            foreach (var item in arr)
            {
                Console.Write(item + ",");
            }
            Console.WriteLine();
        }
    }
}
<think>好的,我现在需要帮助用户分析他们提供的C++代码片段,特别是关于MulOpParam结构的参数设置。首先,我要理解这段代码的作用以及各个参数的含义。 用户给出的代码看起来是在配置一个乘法操作的参数结构体MulOpParam。代码中首先创建了一个base_param的实例,然后通过指针mul_par来修改其成员变量。接下来,一系列的成员变量被赋值,包括broad_cast_aligned、quantized、quantize_type等。然后,还有一些循环和内存拷贝操作,用于设置in_scale、in_offset以及处理一些与高度相关的参数(如in_h_start、out_h_start等)。 我需要逐步分析每个参数的作用。首先,考虑结构体成员: 1. **broad_cast_aligned**:可能涉及张量的广播对齐方式,广播是深度学习框架中常见的操作,用于处理不同形状的张量运算。 2. **quantized**:布尔类型,表示是否进行量化处理,说明该乘法操作可能支持量化计算。 3. **quantize_type**:量化类型,如对称量化或非对称量化,可能影响后续的数值处理方式。 4. **offset**:可能是指量化中的零点偏移。 5. **ctrl_flag**:控制标志,可能用于启用或禁用某些特定功能。 6. **alpha**:标量乘数,可能在乘法结果上再乘以一个系数。 7. **out_scale**:输出缩放因子,用于量化中的反量化步骤。 8. **broad_cast_type**:广播类型,确定张量如何扩展形状以匹配运算。 9. **in_scale和in_offset**:输入张量的量化解码参数,可能每个输入都有不同的缩放和偏移。 10. **in_h_start、in_h_offset等**:可能与处理图像或矩阵的高度维度有关,用于指定输入和输出的某些区域或切片。 接下来,观察代码中的循环和内存拷贝部分。比如,将in_scale和in_offset向量中的值逐个复制到结构体的数组中,这可能需要确保向量的大小不超过结构体数组的容量,否则可能导致缓冲区溢出。同样,memcpy用于将ih_start等数据拷贝到对应的成员变量中,这里需要确认数据的大小是否正确,避免内存越界。 可能的疑问点包括: - in_scale_num和in_offset_num的设置是否正确?例如,是否in_scale的大小等于in_scale_num,循环是否正确处理了所有元素。 - 使用memcpy时,是否确保了目标数组(如in_h_start)有足够的空间来容纳源数据(ih_start.data())的大小?如果ih_start的大小超过了结构体中数组的预设长度,会导致内存错误。 - quantize_type被转换为枚举类型QuantizationType,需要确认quantize_type的值是否有效,否则可能导致未定义行为。 - broad_cast_type同样转换为BroadCastType枚举,需要确保传入的broad_cast_type是有效的枚举值。 此外,结构体中的数组(如in_scale、in_offset、in_h_start等)可能是固定大小的,这需要在使用前确保输入的向量(in_scale、in_offset、ih_start等)不超过结构体数组的容量。例如,如果结构体中in_scale定义为float in_scale[MAX_SCALES];,而用户提供的in_scale向量大小超过MAX_SCALES,就会导致问题。 另一个需要注意的地方是参数的作用。例如,alpha可能用于缩放乘积结果,这在某些框架中是常见的做法,如$output = alpha \times (input1 \times input2)$。out_scale可能用于量化后的输出调整,特别是在训后量化中,用于缩放输出到合适的范围。 关于广播类型(broad_cast_type),不同的框架可能有不同的广播规则,比如NumPy风格的广播,或是其他自定义方式。需要了解BroadCastType枚举的具体定义,以确定支持的广播方式。 量化相关参数(quantized、quantize_type、offset、in_scale、in_offset)表明该乘法操作可能支持量化推理,这在移动端或边缘设备上常见,以减少计算量和内存占用。例如,量化后的乘法可能使用整数运算,再通过缩放和偏移转换为浮点数。 在处理这些参数时,开发者需要确保所有量化参数正确设置,特别是在训和推理时参数的一致性,否则会导致精度损失或计算错误。 最后,代码中的重复赋值(如mul_par->broad_cast_aligned被设置了两次)可能是一个笔误,需要检查是否有必要,或者是否是代码错误,可能导致意外的行为。 总结来说,这段代码是在配置一个支持广播和量化的乘法操作的参数,涉及多个方面的设置,需要谨慎处理每个参数的赋值和范围,确保数据正确性和内存安全。</think>以下是对代码中`MulOpParam`参数配置的逐步分析: --- ### **1. 基础参数设置** - **`broad_cast_aligned`** 控制广播对齐方式,确保输入张量形状不同时能正确对齐。例如:形状为$[3,1]$和$[1,4]$的张量通过广播变为$[3,4]$。 - **`quantized`** 布尔值,标记是否启用量化计算。若为`true`,后续量化参数生效。 - **`quantize_type`** 量化类型枚举值(如对称量化`Symmetric`或非对称量化`Asymmetric`),影响输入数据的解码方式。 *示例*:`QuantizationType::SYMMETRIC`表示对称量化,零点偏移为0。 - **`offset`** 量化中的零点偏移(Zero Point),用于非对称量化时调整数值范围。 - **`ctrl_flag`** 控制标志位,可能用于启用特定优化或调试模式。 --- ### **2. 运算系数** - **`alpha`** 标量系数,作用于乘法结果。公式为: $$ \text{output} = \text{alpha} \times (\text{input}_1 \times \text{input}_2) $$ --- ### **3. 广播与输出配置** - **`broad_cast_type`** 广播类型枚举值,定义张量扩展规则(如逐元素乘、矩阵乘广播)。需与框架的广播逻辑一致。 - **`out_scale`** 输出缩放因子,用于量化后结果的还原。 *示例*:若量化输出为整数,需通过$ \text{output\_float} = \text{output\_int} \times \text{out\_scale} $转换。 --- ### **4. 输入量化参数** - **`in_scale` 与 `in_offset`** 输入张量的量化解码参数,每个输入对应独立的缩放因子和偏移。 *代码逻辑*: ```cpp // 遍历输入向量,逐个复制到参数结构体中 for (int i = 0; i < mul_par->in_scale_num; i++) { mul_par->in_scale[i] = in_scale[i]; } ``` *注意事项*:需确保`in_scale.size()`不超过结构体中`in_scale`数组的预设容量。 --- ### **5. 内存布局配置** - **`in_h_start`, `in_h_offset`, `out_h_start`, `out_h_offset`** 指定输入/输出张量在高度维度上的起始位置和偏移量,用于处理部分数据(如ROI区域)。 *代码逻辑*: ```cpp // 直接内存拷贝,需确保目标缓冲区足够大 memcpy(mul_par->in_h_start, ih_start.data(), ih_start.size() * sizeof(int16_t)); ``` *注意事项*:若`ih_start`长度超过结构体数组大小,会导致内存越界。 --- ### **6. 潜在问题与建议** 1. **数组越界风险** - `in_scale`、`in_offset`等数组需预设固定长度(如`MAX_SCALE_NUM`),若输入向量过长,需添加长度校验。 - *错误示例*:`in_scale`向量包含10个元素,但结构体仅支持8个。 2. **枚举值有效性** - `quantize_type`和`broad_cast_type`需校验输入值是否为有效枚举,否则可能引发未定义行为。 3. **重复赋值问题** - `broad_cast_aligned`被赋值两次,需确认是否为逻辑错误。 --- ### **总结** 此代码为乘法算子配置了一个支持**量化计算**和**广播机制**的参数结构体,核心关注点包括: 1. 量化参数的完整性与正确性。 2. 广播规则与输入形状的兼容性。 3. 内存操作的安全性(如`memcpy`长度校验)。 开发者需结合框架具体实现,确保所有参数与底层计算逻辑一致。
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