数组

链式队列基本操作 /*链式队列:使用链节点管理数据成员(C语言实现版)*/ /*特点: 动态变长,使用链表作为基本数据结构: 头结点-->对头-->.....-->队尾 不存在伪溢出的问题,长度没有限制,但是插入和删除节点的时间代价较高(动态分配空间)*/ #include #include /*定义一个链表节点作为基本数据结构*/ typedef struct node { int dat 阅读详情

  1. 循环队列中元素个数计算方法是固定的,即(尾-头)%长度,但是由于是循环队列所以尾可能会小于头,所以要加上长度,使尾-头保持是正整数,然后再对长度求余,即元素个数。
  2. 循环队列中:头指针指向队列头元素,而尾指针始终指向队列尾元素的下一个位置

  3. 循环队列的相关条件和公式: 
    队尾指针是rear,队头是front,其中QueueSize为循环队列的最大长度 
    1.队空条件:rear==front 
    2.队满条件:(rear+1) %QueueSIze==front 
    3.计算队列长度:(rear-front+QueueSize)%QueueSize 
    4.入队:(rear+1)%QueueSize 
    5.出队:(front+1)%QueueSize
  4. 数组:最大的优势是支持随机访问,因为内存空间是连续的。但是插入、删除是绝对短板,涉及到内存空间的申请与释放。而顺序遍历和链式存储的时间复杂度一样。

    链表:最大优势就是插入、删除十分方便,我们可以在链表的任何位置通过修改指针的指向,从而向链表当中插入新的结点。随机访问的效率十分低,时间复杂度为O(n),而数组随机访问的时间复杂度为O(1)。但本题目当中说得是顺序访问,二者的时间复杂度都是O(n)。

    哈希表:哈希表的底层实现是数组,因为计算出来哈希值,我们要快速索引到相应哈希值的位置。插入和删除操作,我不晓得高不高效,因为可能会出现存储上的冲突,此时就要执行冲突规避的方法。另外,顺序访问肯定也是比较复杂的,链表和数组直接无脑地下一位即可,但是哈希表得计算哈希值再由哈希值访问到相应的内存位置。

    队列:它的存储可以是连续或者离散的,我们得从队列的性质出发,它最大的特点就是只支持队尾插入和队头删除,这种操作模式比较死板,而链表则可以在任何位置进行插入及删除操作。顺序遍历可能都差不多

  5. sizeof:简单的说其作用就是返回一个对象或者类型所占的内存字节数

  6. 从题目可知,二维数组a初始定义两行三列,所以其占用内存空间大小为6,与其赋值无关。数组在创建的时候就已经分配好了空间,不会随着赋值的改变而改变。

  7.  n维数组中每个元素都可以看作是n-1维的线性表,一直递推到1维即为一维线性表

  8. 以下代码执行后,array的结果是?

    1

    2

    var array=[-1,1,3,4,6,10];

    array.sort((a,b)=>Math.abs(a-3)-Math.abs(b-3));

sort() 方法用于对数组的元素进行排序,参数决定排序的顺序。

  • 原数组var array=[-1,1,3,4,6,10];
  • 参数(a,b)=>Math.abs(a-3)-Math.abs(b-3):即数值减3的绝对值[4,2,0,1,3,7]作为参数决定排序。
  • 根据绝对值减3大小排列[0,1,2,3,4,7],对应的原数组排序后为[3,4,1,6,-1,10\

9.float类型占用4个字节

 

C++数组(数组定义方式、数组名作用、数组地址) 文章目录1 数组概述2 一维数组2.1 一维数组定义方式2.2 一维数组数组名2.3 冒泡排序3 二维数组3.1 二维数组定义方式3.2 二维数组数组名3.3 二维数组应用案例 1 数组概述 数组是一个集合,用于存放相同类型的数据元素。 特点1:数组中的每个数据元素具有相同的数据类型。 特点2:数组占用一段连续的内存空间。 2 一维数组 2.1 一维数组定义方式 注1:数组名的命名规范与变量名命名一致,且数组名不能与变量重名。 注2:数组的下标/索引从0开始。 一维数组定义的3种方式: (1)数据类 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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