排序算法

基本方法

插入排序,交换排序,选择排序,归并排序。

  • 插入排序
    1、直接插入排序
    1)基本思想:将待排序的数组看成两部分,整个排序过程就是把右方的元素逐个插入到左边的区域中,构成新的有序区。在这里插入图片描述
    2)插入一个元素示例:
 temp=A[i];
 j=i-1;
 while(A[j].key>temp.key && j>=1)
 { A[j+1]=A[j]; j=j-1;}
 A[j+1]=temp;

3)对整个表进行排序即为:

for(int i=2;i<=n;i++)
{/*将第0个位置元素空出来*/
	int t = a[i];
	j= j-1;
	while(a[j] > t && j >= 1)
	{
		a[j+1] = a[j];
		j--;
	}		
	a[j+1] = t;
}
  1. 希尔排序
    1)基本思想:将待排序数组分为多组,在每组内进行直接插入排序,最后对整个序列进行直接插入排序。
    2)分组方法:给定一个步长d(d>0)对相隔为d的元素分为一组,在组内进行直接插入排序,d的取值为d1 = n / 2, d2 = d1 / 2, d3 = d2 / 2…
int d = n / 2;
	while (d > 0)
	{
		for (int i = d + 1; i <= n; i++)
		{
			int t = a[i];
			int j = t - d;
			while (a[j] > t&&j > 0)
			{
				a[j + d] = a[j];
				j = j - d;
			}
			a[j + d] = t;
		}
		d = d / 2;
	}
  • 选择排序
  1. 冒泡排序
    1)基本思想:从一段开始,逐个比较相邻的两个元素,发现倒序即交换。
    在这里插入图片描述
int i = 0;
	bool exchanged;
	do
	{
		exchanged = false;
		for (int j = n - 1; j >= i; j++)
		{
			if (a[j] > a[j - 1])
			{
				int t = a[j];
				a[j] = a[j - 1];
				a[j - 1] = t;
				exchanged = true;
			}
			i++;
		}
	} while (i <= n - 1 && exchanged == true);
  1. 快速排序
    1)基本思想:将数据划分为两部分,左边所有元素都小于右边所有元素,然后对左右两边进行排序。
    2)划分思想:选一个参考点作为中间元素(第一个元素即可),所有元素与之比较,大的放在右边,小的放在左边。
    3)具体划分方法:对a[s…t]进行划分, i=s,j=t
    (1)选择一个元素作为中间元素(例如 a[s]);
    (2)首先将选择的中间元素保存 ,x = a[s];
    (3)首先从j所指的元素始向前搜索小于x的元素,搜索到后将a[j]放在a[i]处;
    (4)再从a[i]的位置开始向后搜索大于x的元素,将a[i移动到a[j]的位置;
    (5)重复(3)(4)直到i,j相等为止,再分别对两个子序列进行快排,直至每个子序列只含一个元素为止。
    在这里插入图片描述
void partition(int a[], int s, int t, int& cutpoint)
{/*字表内排序*/
	int i = s, j = t;
	int x = a[s];
	while (i != j)
	{
		while (i<j&&a[j]>x)
		{
			j--;
		}
		if (i < j)
		{
			a[i] = a[j];
			i++;
		}
		while (i<j&&a[i]<x)
		{
			i++;
		}
		if (i < j)
		{
			a[j] = a[i];
			j--;
		}
	}
	a[i] = x;
	cutpoint = i;
}

void quick_sort(int a[], int s, int t)
{
	int i;
	if (s < t)
	{
		partition(a, s, t, i);
		quick_sort(a, s, i - 1);
		quick_sort(a, i + 1, t);
	}
}
  • 选择排序
  1. 直接选择排序
    1)基本思想:在待排序子表中找出最大(小)元素,并将该元素与子表的最前(后)面的元素进行交换。
    在这里插入图片描述
void select_sort(int n, int a[])
{
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		int min = i;
		for (int j = i + 1; j < n; j++)
		{
			if (a[min] > a[j])
				min = j;
		}
		if (min != i)
		{
			int t = a[min];
			a[min] = a[i];
			a[i] = a[min];
		}
	}
}
  1. 堆排序
    1)基本思想(约定进行增排序,因而采用大根堆):
    首先要明确,堆排序是对一个数组的操作,而用完全二叉树只是一种形象的表述。
    如果初始序列是堆,则可通过反复执行如下操作而最终得到一个有序序列:
    输出根:即将根(第一个元素)与当前子序列中的最后一个元素交换。
    调整堆:将输出根之后的子序列调整为堆。
    如果初始序列不是堆,则首先要将其先建成堆,然后再按上述方式来实现。
    2)实现堆排序需要解决两个问题:
    (1)如何由一个无序序列建成一个堆?
    (2)如何在输出堆顶元素之后,调整剩余元素成为一个新的堆?
    问题(1)的解决方法是:
    从第n/2个元素开始,至第1个元素止,进行反复“筛选”
    问题(2)的解决方法是:
    在输出堆顶元素之后,以堆中最后一个元素替代之,此时根结点的左、右子树 均为堆,则仅需自上至下进行调整即可。
    我们称自堆顶至叶子的调整过程为“筛选”。
void sift(int a[], int k, int m)
{/*筛选算法
k表示以k为根的子树,其中最大元素的下标为m*/
	int x = a[k];
	bool finished = false;
	int i = k, j = i * 2;//i指示空位,j先指向左孩子结点
	while (j <= m && !finished)
	{
		if (a[j] < a[j + 1])
			j++;//让j指向左右孩子中的最大者
		if (a[j] > x)
		{
			a[j] = x;    //大的孩子结点值上移
			i = j;
			j = j * 2;//继续往下筛选      
		}
		else
			finished = true;
	}
	a[i] = x;//将原根值填充到所搜索到的当前空位置中
}

void heap_sort(int a[], int n)
{
	for (int i = n / 2; i >= 1; i--)
		sift(a, i, n);
	for (int i = n; i >= 2; i++)
	{
		int t = a[1];
		a[1] = a[i];
		a[i] = t;
		sift(a, 1, i - 1);
	}
}
  • 归并排序
    1)归并思想:将两个或两个以上的有序表合并成一个新的有序表。
    2)利用归并的思想进行排序:
    首先将整个表看成是n个有序子表,每个子表的长度为1;
    然后两两归并,得到n/2个长度为2的有序子表;
    然后再两两归并,直至得到一个长度为n的有序表为止。
    在这里插入图片描述
void merge(int a[], int c[], int u, int v, int t)
{//将两个有序表A[u]~A[v]和A[v+1]~A[t]归并到有序表C[u]~C[t]中
	int i, j, k;
	for (i = u, j = v + 1, k = u; i <= v && j <= t; k++)
	{
		if (a[i] < a[j])
		{
			c[k] = a[i];
			i++;
		}
		else
			c[k] = a[j];
		j++;
	}
	while (i <= v)
	{
		c[k] = a[i];
		i++;
		k++;
	}
	while (j <= t)
	{
		c[k] = a[j];
		j++;
		k++;
	}
}

void mergepass(int a[], int c[], int n, int len)
{//把数组A中的每一个长度为len的有序子表归并到数组C中
	int p, i;
	for (p = 0; p + 2 * len - 1 < n; p = p + 2 * len)//归并长度为len等长有序表
	{
		merge(a, c, p, p + len - 1, p + 2 * len - 1);
	}
	if (p + len < n)//归并剩余的两个不等长的有序表
		merge(a, c, p, p + len - 1, n - 1);
	else//只剩单个有序子表,直接放到数组C中
		for (i = p; i < n; i++)
			c[i] = a[i];
}

const int N = 10;
void mergesort(int a[], int n)
{
	int c[N]; 
	int len = 1;
	while (len < n)
	{
		mergepass(a,c, n, len);
		len = len * 2;
		mergepass(c,a, n, len);
		len = len * 2;
	}
}

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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