快速排序(编程珠玑C++版)

本文介绍了一种使用C++实现的快速排序算法,并通过一个具体示例展示了其排序过程。该算法首先选取一个基准元素,然后将数组分为两部分,使得一部分的所有元素都不大于基准元素,另一部分的所有元素都大于基准元素。

编程珠玑版的快速排序quicksort(C++)

#include <iostream>
using namespace std;

void qsort(int x[],int left,int right)
{
	if(left>=right)
		return;
	
	int i,t,m=left;
	for(i=left+1;i<right+1;i++)
	{
		if(x[i]<x[left])
		{
			m++;
			t=x[i];
			x[i]=x[m];
			x[m]=t;			
		}
	}
	t=x[m];x[m]=x[left];x[left]=t;
	qsort(x,left,m-1);
	qsort(x,m+1,right);
}

int main()
{
	int x[7]={10007,1554,22,17,18,23,99};
	qsort(x,0,6);
	for(int i=0;i<7;i++)
	{
		cout<<x[i]<<" ";
	}
	return 0;
}


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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