快速排序程序

package xxx;

public class QuickSort {

	/**
	 * 划分数组,返回POS,使得POS左边不大于POS,POS右边不小于POS
	 */
	public int split(int[] array, int low, int high) {
		int cur = array[low];
		// 当low==high时,找到POS
		while (low < high) {
			// 右边不小于POS
			while (low < high && array[high] >= cur)
				high--;
			array[low] = array[high];
			// 左边不大于POS
			while (low < high && array[low] <= cur)
				low++;
			array[high] = array[low];
		}
		// 找到POS
		array[low] = cur;
		return low;
	}

	/**
	 * 对array[low, high]进行快速排序
	 */
	public void quickSort(int[] array, int low, int high) {
		// 递归条件
		if (low < high) {
			// 划分得到两个子问题
			int pos = split(array, low, high);
			// 分别求解两个子问题
			quickSort(array, low, pos - 1);
			quickSort(array, pos + 1, high);
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] array = new int[16];
		java.util.Random random = new java.util.Random();
		for (int i = 0; i < array.length; i++)
			array[i] = random.nextInt(1000);
		System.out.println("排序前:");
		for (int i = 0; i < array.length; i++)
			System.out.print(array[i] + " ");
		System.out.println();
		new QuickSort().quickSort(array, 0, array.length - 1);
		System.out.println("排序后:");
		for (int i = 0; i < array.length; i++)
			System.out.print(array[i] + " ");
		System.out.println();
	}

}

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
内容概要:《智慧教育应用发展研究报告(2025年)》由中国信息通信研究院发布,全面梳理了全球及我国智慧教育的发展现状和趋势。报告指出,智慧教育通过多种数字技术促进教育模式、管理模式和资源生成等方面的变革。国外经济体如欧盟、美国、韩国和日本纷纷通过顶层设计推动智慧教育发展,而我国则通过政策支持、基础设施建设、技术融合等多方面努力,推动智慧教育进入“快车道”。智慧教育应用场景分为智慧校园和校外教育两类,涵盖教学、考试、评价、管理和服务等多个方面。报告还详细分析了支撑智慧教育发展的技术、产业、基础设施和安全能力的发展趋势,并指出了当前面临的挑战及建议。 适用人群:教育领域的政策制定者、教育管理者、教育技术从业者、研究人员和关心教育发展的社会各界人士。 使用场景及目标:①了解全球及我国智慧教育的最新进展和趋势;②为政策制定者提供决策参考;③为教育管理者和技术从业者提供实施智慧教育的具体指导;④促进教育技术的研发和应用。 其他说明:报告强调了智慧教育在促进教育公平、提升教育质量、推动教育模式创新等方面的重要性,并呼吁加强跨领域协同攻关、缩小教育数字化差距、强化网络信息安全和提升教师数字素养,以应对当前面临的挑战。
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