C语言经典例39-在有序数组中插入一个数

C语言——实例039 有一个已经排好序的数组。现输入一个数,要求按原来的规律将它插入数组中 第一个程序:有bug,但没发现 /* Name: Copyright: Author: Date: 31/07/17 11:42 Description: 【程序39】题目:有一个已经排好序的数组。现输入一个数,要求按原来的规律将它插入数组中。 1. 程序分析:首先判断此数是否大于最后一个数,然后再考虑插入中间的数的情况, 插入后此元素之后的数,依次后移一个位置 阅读详情

1 题目

有一个已经排好序的数组。现输入一个数,要求按原来的规律将它插入数组中。

2 分析

对于一个有序的数组,要插入一个数,并保持依然有序,方法是从后往前比较,若插入的数小于比较的数,那么比较的数往后移,直至遇到插入的数大于比较的数为止,此时将该数插到此位置。

3 实现

#include <stdio.h>

void insert(int A[], int n, int x) 
{
	int i;
	for (i = n - 1; i >= 0; i--) {
		if (A[i] > x) {
			A[i + 1] = A[i]; // 当比较的数比x大时,将其后移
		} else {
			break; // 确定出x要插入的位置
		}
	}
	A[i + 1] = x; // 将x插入到数组中
}

int main(void) 
{
	int n = 8; // 初始数组大小为8
	int x = 5; // 要插入的数为5
	int A[20] = {1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9};
	insert(A, n, x);
	for (int i = 0; i < n + 1; i++) {
		printf("%d ", A[i]);
	}
	return 0;
}


4 运行结果

1 2 3 4 5 6 7 8 9
c语言基础程序——100实例 /根据公示Π/4=1-1/3+1/5-1/7+1/9-1/11+......,计算Π的近似值,当最后一项的绝对值小于0.000001为止。int f=1;//变号用//i是分母,sum是Π/4的值while (fabs(1.0/i)>=1e-6)//当绝对值小于10的-5次方认为为0//累加每项的值f*=-1;//变号i+=2;//分母+2变化printf("Π的近似值为%.5lf",sum*4); 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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