多實例演算法
四種排序演算法的PHP實現：
1)插入排序(InsertionSort)的基本思想是：
每次將一個待排序的記錄，按其關鍵字大小插入到前面已經排好序的子文件中的適當位置，直到全部記錄插入完成為止。
2)選擇排序(SelectionSort)的基本思想是：
每一趟從待排序的記錄中選出關鍵字最小的記錄，順序放在已排好序的子文件的最後，直到全部記錄排序完畢。
3)冒泡排序的基本思想是：
兩兩比較待排序記錄的關鍵字，發現兩個記錄的次序相反時即進行交換，直到沒有反序的記錄為止。
4)快速排序實質上和冒泡排序一樣，都是屬於交換排序的一種應用。所以基本思想和上面的冒泡排序是一樣的。
1.sort.php文件如下：
<?php
classSort{
private$arr=array();
private$sort='insert';
private$marker='_sort';
private$debug=TRUE;
/**
*構造函數
*
*@paramarray例如：
$config=array(
'arr'=>array(22,3,41,18),//需要排序的數組值
'sort'=>'insert',//可能值:insert,select,bubble,quick
'debug'=>TRUE//可能值:TRUE,FALSE
)
*/
publicfunctionconstruct($config=array()){
if(count($config)>0){
$this->_init($config);
}
}
/**
*獲取排序結果
*/
publicfunctiondisplay(){
return$this->arr;
}
/**
*初始化
*
*@paramarray
*@returnbool
*/
privatefunction_init($config=array()){
//參數判斷
if(!is_array($config)ORcount($config)==0){
if($this->debug===TRUE){
$this->_log("sort_init_param_invaild");
}
returnFALSE;
}
//初始化成員變數
foreach($configas$key=>$val){
if(isset($this->$key)){
$this->$key=$val;
}
}
//調用相應的成員方法完成排序
$method=$this->sort.$this->marker;
if(!method_exists($this,$method)){
if($this->debug===TRUE){
$this->_log("sort_method_invaild");
}
returnFALSE;
}
if(FALSE===($this->arr=$this->$method($this->arr)))
returnFALSE;
returnTRUE;
}
/**
*插入排序
*
*@paramarray
*@returnbool
*/
privatefunctioninsert_sort($arr){
//參數判斷
if(!is_array($arr)ORcount($arr)==0){
if($this->debug===TRUE){
$this->_log("sort_array(insert)_invaild");
}
returnFALSE;
}
//具體實現
$count=count($arr);
for($i=1;$i<$count;$i++){
$tmp=$arr[$i];
for($j=$i-1;$j>=0;$j--){
if($arr[$j]>$tmp){
$arr[$j+1]=$arr[$j];
$arr[$j]=$tmp;
}
}
}
return$arr;
}
/**
*選擇排序
*
*@paramarray
*@returnbool
*/
privatefunctionselect_sort($arr){
//參數判斷
if(!is_array($arr)ORcount($arr)==0){
if($this->debug===TRUE){
$this->_log("sort_array(select)_invaild");
}
returnFALSE;
}
//具體實現
$count=count($arr);
for($i=0;$i<$count-1;$i++){
$min=$i;
for($j=$i+1;$j<$count;$j++){
if($arr[$min]>$arr[$j])$min=$j;
}
if($min!=$i){
$tmp=$arr[$min];
$arr[$min]=$arr[$i];
$arr[$i]=$tmp;
}
}
return$arr;
}
/**
*冒泡排序
*
*@paramarray
*@returnbool
*/
privatefunctionbubble_sort($arr){
//參數判斷
if(!is_array($arr)ORcount($arr)==0){
if($this->debug===TRUE){
$this->_log("sort_array(bubble)_invaild");
}
returnFALSE;
}
//具體實現
$count=count($arr);
for($i=0;$i<$count;$i++){
for($j=$count-1;$j>$i;$j--){
if($arr[$j]<$arr[$j-1]){
$tmp=$arr[$j];
$arr[$j]=$arr[$j-1];
$arr[$j-1]=$tmp;
}
}
}
return$arr;
}
/**
*快速排序
*@bywww.5wx.org
*@paramarray
*@returnbool
*/
privatefunctionquick_sort($arr){
//具體實現
if(count($arr)<=1)return$arr;
$key=$arr[0];
$left_arr=array();
$right_arr=array();
for($i=1;$i<count($arr);$i++){
if($arr[$i]<=$key)
$left_arr[]=$arr[$i];
else
$right_arr[]=$arr[$i];
}
$left_arr=$this->quick_sort($left_arr);
$right_arr=$this->quick_sort($right_arr);
returnarray_merge($left_arr,array($key),$right_arr);
}
/**
*日誌記錄
*/
privatefunction_log($msg){
$msg='date['.date('Y-m-dH:i:s').']'.$msg.' ';
return@file_put_contents('sort_err.log',$msg,FILE_APPEND);
}
}
/*Endoffilesort.php*/
/*Locationhtdocs/sort.php*/
2.sort_demo.php文件如下：
<?php
require_once('sort.php');
$config=array(
'arr'=>array(23,22,41,18,20,12,200303,2200,1192),
//需要排序的數組值
'sort'=>'select',
//可能值:insert,select,bubble,quick
'debug'=>TRUE
//可能值:TRUE,FALSE
);
$sort=newSort($config);
//var_mp($config['arr']);
var_mp($sort->display());
/*Endofphp*/
❷ 二進制的演算法 多舉個例子。
1、加法法則： 0＋0＝0，0＋1＝1＋0＝1，1＋1＝10
2、減法法則： 0 - 0 = 0 1 - 0 = 1 1 - 1 = 0 0 - 1 = 1 有借位，借1當(10)2 0 - 1 - 1 = 0 有借位 1 - 1 - 1 = 1 有借位。減法，當需要向上一位借數時，必須把上一位的1看成下一位的（2）10。
3、乘法法則： 0×0＝0，0×1＝1×0＝0，1×1＝1
4、除法法則： 0÷1＝0，1÷1＝1 除法應注意： 0÷0 = 0 0÷1 = 0 1÷0 = 0 (無意義)
(2)多實例演算法擴展閱讀
二進制是計算技術中廣泛採用的一種數制。二進制數據是用0和1兩個數碼來表示的數。它的基數為2，進位規則是「逢二進一」，借位規則是「借一當二」，由18世紀德國數理哲學大師萊布尼茲發現。當前的計算機系統使用的基本上是二進制系統，數據在計算機中主要是以補碼的形式存儲的。計算機中的二進制則是一個非常微小的開關，用「開」來表示1，「關」來表示0。
❸ 什麼是演算法試從日常生活中找3個例子，描述它們的演算法
演算法就是解決問題的方法比如你要喝茶就要先找到茶葉，燒一壺開水，然後將茶葉放到杯子里，然後將開水倒入杯中，然後等一段時間再比如你要從a地到b地，中間可能有多種汽車換乘方案，是選速度最快的，還是選最省錢的，還是平衡的，制定換乘方案就是演算法。
❹ 五種常用演算法
五種常用演算法主要有以下幾種：
1.回歸演算法。回歸演算法是試圖採用對誤差的衡量來探索變數之間的關系的一類演算法，是統計機器學習的利器。
2.基於實例的演算法。基於實例的演算法常常用來對決策問題建立模型，這樣的模型常常先選取一批樣本數據，然後根據某些近似性把新數據與樣本數據進行比較。用戶通過這種方式來尋找最佳的匹配，因此，基於實例的演算法常常也被稱為「贏家通吃」學習或者「基於記憶的學習」。
3.正則化方法。正則化方法是其他演算法（通常是回歸演算法）的延伸，根據演算法的復雜度對演算法進行調整，通常對簡單模型予以獎勵，而對復雜演算法予以懲罰。
演算法分類編輯演算法可大致分為：基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。
❺ python實現的幾個常用排序演算法實例
#encoding=utf-8
importrandom
fromimport
defdirectInsertSort(seq):
"""直接插入排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
tmp,j=seq[i],i
whilej>0andtmp<seq[j-1]:
seq[j],j=seq[j-1],j-1
seq[j]=tmp
returnseq
defdirectSelectSort(seq):
"""直接選擇排序"""
size=len(seq)
foriinrange(0,size-1):
k=i;j=i+1
whilej<size:
ifseq[j]<seq[k]:
k=j
j+=1
seq[i],seq[k]=seq[k],seq[i]
returnseq
defbubbleSort(seq):
"""冒泡排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
forjinrange(0,size-i):
ifseq[j+1]<seq[j]:
seq[j+1],seq[j]=seq[j],seq[j+1]
returnseq
def_divide(seq,low,high):
"""快速排序劃分函數"""
tmp=seq[low]
whilelow!=high:
whilelow<highandseq[high]>=tmp:high-=1
iflow<high:
seq[low]=seq[high]
low+=1
whilelow<highandseq[low]<=tmp:low+=1
iflow<high:
seq[high]=seq[low]
high-=1
seq[low]=tmp
returnlow
def_quickSort(seq,low,high):
"""快速排序輔助函數"""
iflow>=high:return
mid=_divide(seq,low,high)
_quickSort(seq,low,mid-1)
_quickSort(seq,mid+1,high)
defquickSort(seq):
"""快速排序包裹函數"""
size=len(seq)
_quickSort(seq,0,size-1)
returnseq
defmerge(seq,left,mid,right):
tmp=[]
i,j=left,mid
whilei<midandj<=right:
ifseq[i]<seq[j]:
tmp.append(seq[i])
i+=1
else:
tmp.append(seq[j])
j+=1
ifi<mid:tmp.extend(seq[i:])
ifj<=right:tmp.extend(seq[j:])
seq[left:right+1]=tmp[0:right-left+1]
def_mergeSort(seq,left,right):
ifleft==right:
return
else:
mid=(left+right)/2
_mergeSort(seq,left,mid)
_mergeSort(seq,mid+1,right)
merge(seq,left,mid+1,right)
#二路並歸排序
defmergeSort(seq):
size=len(seq)
_mergeSort(seq,0,size-1)
returnseq
if__name__=='__main__':
s=[random.randint(0,100)foriinrange(0,20)]
prints
print" "
printdirectSelectSort((s))
printdirectInsertSort((s))
printbubbleSort((s))
printquickSort((s))
printmergeSort((s))
❻ it的人常說的單實例，多實例什麼意思（通俗的講）
單實例通俗的講就是一個對象的實例在整個應用生命周期里只生成一次，所有的請求（方法調用）都是由這個實例處理。多實例就是一個對象在應用里生成多個實型碧例，所有的請求可能有不同的實例進行處理。
打個比喻：單實例就像你買火車票時只有一個售票員，所枝銀有旅客買票都得通過他。多實例就是有多個售票員，可以向不同卜搭舉的售票員請求服務。
❼ c++非阻塞多線程實例應用的演算法有哪些
多線程非阻塞模式到現在算是告一段落吧 雖然還有一些小的bug需要修正 總結一下 准備向後面進發
實現功能: 本程序主要實現遠程計算的陵鋒功能 通過非阻塞套接字和多線程的結合 讓通信變得高效 伺服器通過維護一個客戶端鏈表來實現對多個客戶響應 客戶端自身驗證表達式的正確性 當輸入Byebye時 伺服器回復OK 此時客戶端斷開連接退出
總結：
不管用蠢汪亂何種方式通信 相關聯的幾個線程總會用一個變數來控制所有的其他線程
對於非阻塞套接字 Recv Send Connect Accept等都需要套上一個基於共同控制變數或者永真的循環來實現對WSAEWOULDBLOCK的返回重試
對於通過事件信號量來通知的兩個線程 例如生產者 消費者(生產者生產好了通過hEvent通知消費者) 當生產者退出時 一定要通過該信號量來通知消費者 以免消費者阻塞於WaitForSingleObject 而消費者帶檔在等到信號量時 也一定要檢測生產者是否已經退出(或者是說在這里的斷開了連接) 以免發送或接收未知的數據
對於有信號量控制的兩個同步線程 要注意是否有共同訪問的數據 要時刻記得對數據進行互斥訪問
❽ 建議收藏！10 種 Python 聚類演算法完整操作示例
聚類或聚類分析是無監督學習問題。它通常被用作數據分析技術，用於發現數據中的有趣模式，例如基於其行為的客戶群。有許多聚類演算法可供選擇，對於所有情況，沒有單一的最佳聚類演算法。相反，最好探索一系列聚類演算法以及每種演算法的不同配置。在本教程中，你將發現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。完成本教程後，你將知道：
聚類分析，即聚類，是一項無監督的機器學習任務。它包括自動發現數據中的自然分組。與監督學習（類似預測建模）不同，聚類演算法只解釋輸入數據，並在特徵空間中找到自然組或群集。
群集通常是特徵空間中的密度區域，其中來自域的示例（觀測或數據行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特徵空間的中心(質心)，並且可以具有邊界或范圍。
聚類可以作為數據分析活動提供幫助，以便了解更多關於問題域的信息，即所謂的模式發現或知識發現。例如：
聚類還可用作特徵工程的類型，其中現有的和新的示例可被映射並標記為屬於數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定於群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，並且可能需要領域專家。通常，聚類演算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較，預計演算法會發現這些群集。
有許多類型的聚類演算法。許多演算法在特徵空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發現密集的觀測區域。因此，在使用聚類演算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。
一些聚類演算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量，而另一些演算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為「關閉」或「連接」。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回演算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類演算法供選擇。下面列出了10種比較流行的演算法：
每個演算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類演算法，也沒有簡單的方法來找到最好的演算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類演算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例並在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究演算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。
在本節中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類演算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用於將粘貼復制到您自己的項目中，並將方法應用於您自己的數據。
1.庫安裝
首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：
接下來，讓我們確認已經安裝了庫，並且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。
運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。
2.聚類數據集
我們將使用 make _ classification ()函數創建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪制數據，並通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪制。這將有助於了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基於多變數高斯，並非所有聚類演算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創建和匯總合成聚類數據集的示例。
運行該示例將創建合成的聚類數據集，然後創建輸入數據的散點圖，其中點由類標簽（理想化的群集）著色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度，並希望一個自動的聚類演算法可以檢測這些分組。
已知聚類著色點的合成聚類數據集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用於此數據集的聚類演算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的範例。
它是通過 AffinityPropagation 類實現的，要調整的主要配置是將「 阻尼 」設置為0.5到1，甚至可能是「首選項」。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。
數據集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類
4.聚合聚類
聚合聚類涉及合並示例，直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現的，主要配置是「 n _ clusters 」集，這是對數據中的群集數量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。
使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
5.BIRCHBIRCH
聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。
它是通過 Birch 類實現的，主要配置是「 threshold 」和「 n _ clusters 」超參數，後者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。
使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖
6.DBSCANDBSCAN
聚類（其中 DBSCAN 是基於密度的空間聚類的雜訊應用程序）涉及在域中尋找高密度區域，並將其周圍的特徵空間區域擴展為群集。
它是通過 DBSCAN 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，盡管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。
使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖
7.K均值
K-均值聚類可以是最常見的聚類演算法，並涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內的方差。
它是通過 K-均值類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，盡管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。
使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
8.Mini-Batch
K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新，這可以使大數據集的更新速度更快，並且可能對統計雜訊更健壯。
它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的，要優化的主配置是「 n _ clusters 」超參數，設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，會找到與標准 K-均值演算法相當的結果。
帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖
9.均值漂移聚類
均值漂移聚類涉及到根據特徵空間中的實例密度來尋找和調整質心。
它是通過 MeanShift 類實現的，主要配置是「帶寬」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以在數據中找到一組合理的群集。
具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖
10.OPTICSOPTICS
聚類（ OPTICS 短於訂購點數以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。
它是通過 OPTICS 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法在此數據集上獲得合理的結果。
使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖
11.光譜聚類
光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數。
它是通過 Spectral 聚類類實現的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數。要優化的是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，找到了合理的集群。
使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
12.高斯混合模型
高斯混合模型總結了一個多變數概率密度函數，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。
運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這並不奇怪，因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。
使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖
在本文中，你發現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。具體來說，你學到了：