简单选择排序

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void Sort()
{
    int data[10] = {

        2, 3, 5, 65, 25, 64, 32, 75, 23, 0
    };

    for (int n = 0; n < 10; n++)
    {
        printf("%d ", data[n]);
    }

    printf("/n");

    int temp = 0;

    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        int z = i;

        for (int j = i + 1; j < 10; j++)//找出未排序最小的值的下标,放在z中
        {
            if (data[j] < data[z])
            {
                z = j;
            }
        }

        if (z > i)//if z > i 交换data[z] data[i]
        {
            if (data[i] > data[z])
            {
                temp = data[i];
                data[i] = data[z];
                data[z] = temp;
            }
        }
    }

    for (int k = 0; k < 10; k++)
    {
        printf("%d ", data[k]);
    }
}

int main()
{
    Sort();

    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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