文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （64）-- 算法导论6.5 3题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （64）-- 算法导论6.5 3题

三、要求用最小堆实现最小优先队列，请写出 HEAP-MINIMUM、HEAP-EXTRACT-MIN、HEAP DECREASE-KEY 和 MIN-HEAP-INSERT 的伪代码。

文心一言：

以下是使用最小堆实现最小优先队列的 HEAP-MINIMUM、HEAP-EXTRACT-MIN、HEAP-DECREASE-KEY 和 MIN-HEAP-INSERT 的伪代码：

// 初始化最小堆  
min_heap = []  
  
// 插入元素到最小堆  
def min_heap_insert(element):  
    min_heap.append(element)  
    // 将新元素上移直到其满足堆的性质  
    heapify_up(len(min_heap) - 1)  
  
// 提取最小元素并保持最小堆性质  
def min_heap_extract_min():  
    if len(min_heap) == 0:  
        return None  
    if len(min_heap) == 1:  
        return min_heap.pop()  
    min_value = min_heap[0]  
    min_heap[0] = min_heap.pop()  
    heapify_down(0)  
    return min_value  
  
// 修改元素值并保持最小堆性质  
def min_heap_decrease_key(element, new_value):  
    min_heap[min_heap.index(element)] = new_value  
    heapify_up(min_heap.index(element))  
  
// 上移元素直到其满足堆的性质  
def heapify_up(index):  
    parent_index = (index - 1) // 2  
    if parent_index >= 0 and min_heap[index] < min_heap[parent_index]:  
        min_heap[index], min_heap[parent_index] = min_heap[parent_index], min_heap[index]  
        heapify_up(parent_index)  
  
// 下移元素直到其满足堆的性质  
def heapify_down(index):  
    left_child_index = 2 * index + 1  
    right_child_index = 2 * index + 2  
    min_child_index = index  
    if left_child_index < len(min_heap) and min_heap[left_child_index] < min_heap[min_child_index]:  
        min_child_index = left_child_index  
    if right_child_index < len(min_heap) and min_heap[right_child_index] < min_heap[min_child_index]:  
        min_child_index = right_child_index  
    if min_child_index != index:  
        min_heap[index], min_heap[min_child_index] = min_heap[min_child_index], min_heap[index]  
        heapify_down(min_child_index)

这些函数实现了最小优先队列的基本操作。其中，min_heap_insert 插入元素到最小堆中，min_heap_extract_min 提取最小元素并保持最小堆性质，min_heap_decrease_key 修改元素值并保持最小堆性质，heapify_up 和 heapify_down 分别是上移和下移元素直到其满足堆的性质的辅助函数。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

讯飞星火：

  1. HEAP-MINIMUM 伪代码：
function HEAP_MINIMUM(heap, size):
    if size == 0:
        return None
    minValue = heap[0]
    for i in range(1, size):
        if heap[i] < minValue:
            minValue = heap[i]
    return minValue
  1. HEAP-EXTRACT-MIN 伪代码：
function HEAP_EXTRACT_MIN(heap, size):
    if size == 0:
        return None
    minValue = heap[0]
    maxIndex = 0
    for i in range(1, size):
        if heap[i] < minValue:
            minValue = heap[i]
            maxIndex = i
    if maxIndex != 0:
        heap[0], heap[maxIndex] = heap[maxIndex], heap[0]
        HEAP_DECREASE_KEY(heap, maxIndex, minValue)
    return minValue
  1. HEAP DECREASE-KEY 伪代码：
function HEAP_DECREASE_KEY(heap, index, newValue):
    while index > 0 and heap[(index - 1) // 2] > newValue:
        heap[(index - 1) // 2] = heap[index]
        index = (index - 1) // 2
    HEAP_STORE(heap, index, newValue)
  1. MIN-HEAP-INSERT 伪代码：
function MIN_HEAP_INSERT(heap, size, value):
    if size == heap.length:
        heap = resizeArray(heap, size * 2)
    i = size
    HEAP_STORE(heap, i, value)
    j = i
    while j > 0 and HEAP_EXTRACT_MIN(heap, j) > value:
        HEAP_STORE(heap, j, heap[(j - 1) // 2])
        j = (j - 1) // 2

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

360智脑：

HEAP-MINIMUM(root):

if root is empty or root.key == minimumKey: 

    return None 

minNode = heap[0] 

heap.pop() 

return minNode

HEAP-EXTRACT-MIN(root):

if root is None: 

    return None 

minNode = root 

heap.insert(root) 

return minNode

HEAP DECREASE-KEY(root):

if root is None: 

    return None 

minNode = root 

while minNode.right: 

    minNode = minNode.right 

    heap.decreaseKey(minNode.right) 

heap.decreaseKey(minNode) 

return minNode

MIN-HEAP-INSERT(root):

if root is None: 

    return None 

minNode = root 

while not minNode.left and not minNode.right: 

    minNode = minNode.left 

    heap.insert(minNode) 

heap.decreaseKey(minNode) 

return minNode

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

chatglm：

以下是使用最小堆实现最小优先队列的伪代码：

HEAP-MINIMUM(heap, n):  
   // 在最小堆中找到最小的元素  
   // heap 是堆，n 是元素个数  
   i ← n/2  
   if i < 0 then return null  
   j ← 2*i  
   if j < n and heap[j] < heap[i] then i ← j  
   if j < n and heap[j+1] < heap[i] then i ← j+1  
   return heap[i]
HEAP-EXTRACT-MIN(heap, n):  
   // 从最小堆中取出最小的元素  
   // heap 是堆，n 是元素个数  
   result ← HEAP-MINIMUM(heap, n)  
   if result == null then return null  
   for i ← n-1 downto 1:  
       heap[i] ← heap[i+1]  
   heap[n] ← null  
   return result
HEAP-DECREASE-KEY(heap, n, i):  
   // 减小堆中第 i 个元素的优先级  
   // heap 是堆，n 是元素个数，i 是元素索引  
   if i < 0 or i >= n then return  
   j ← 2*i  
   if j < n and heap[j] >= heap[i] then return  
   heap[i] ← heap[j]  
   HEAP-DECREASE-KEY(heap, n, j)
MIN-HEAP-INSERT(heap, n, key):  
   // 将元素 key 插入最小堆中，返回新的元素个数  
   // heap 是堆，n 是元素个数，key 是元素值  
   if n == 0 then  
       heap ← [key]  
       n ← 1  
       return 1  
   i ← n/2  
   if key < heap[i] then i ← 1  
   heap[i] ← key  
   HEAP-DECREASE-KEY(heap, n, i)  
   return n

这些伪代码函数可以通过编程语言的堆实现来实现最小优先队列。在这些函数中，HEAP-MINIMUM 函数用于在堆中查找最小元素，HEAP-EXTRACT-MIN 函数用于从堆中提取最小元素，HEAP-DECREASE-KEY 函数用于减小堆中某个元素的优先级，MIN-HEAP-INSERT 函数用于将元素插入到最小堆中并返回新的元素个数。使用这些函数，可以实现最小优先队列的插入、删除和查找操作。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

通义千问：

下面是最小堆常用操作的伪代码：

HEAP-MINIMUM: 对堆顶元素进行比较，如果比堆底元素小，则将堆底元素替换为堆顶元素；否则，保持堆顶元素不变。

HEAP-EXTRACT-MIN: 取出堆顶元素，并将堆顶元素的父节点（如果存在）移动至其子节点中最小的一个。如果堆顶元素没有子节点，则将堆底元素移动至堆顶，并将堆底元素的父节点（如果存在）移动至其子节点中最小的一个。

HEAP-DECREASE-KEY: 对堆顶元素的键值进行比较，如果比堆底元素的键值小，则将堆底元素替换为堆顶元素；否则，保持堆顶元素不变。

MIN-HEAP-INSERT: 将元素插入堆中，并检查插入后的堆是否满足最小堆的性质。如果不满足，则对堆进行调整，直到满足最小堆的性质为止。

在这里插入图片描述

天工：

下面是使用最小堆实现最小优先队列的伪代码：

HEAP-MINIMUM：

1.如果堆为空，则返回 -1；

2.否则，取出堆顶元素 x，如果 x 大于等于 key，则返回 x；

3.否则，执行下面的步骤，直到找到一个元素 x 满足条件 x 大于等于 key：

a. 取出堆顶元素 y，将 y 替换为 x；

b. 执行 HEAP-EXTRACT-MIN。

HEAP-EXTRACT-MIN：

1.如果堆为空，则返回 -1；

2.否则，取出堆顶元素 x，将 x 替换为堆顶元素 y，并将 y 删除；

3.执行下面的步骤，直到堆为空：

a. 执行 HEAP-DECREASE-KEY。

HEAP-DECREASE-KEY：

1.如果堆为空，则返回 -1；

2.否则，取出堆顶元素 x，将 x 替换为堆顶元素 x 的下一个元素 y；

3.执行下面的步骤，直到堆为空：

a. 执行 HEAP-EXTRACT-MIN。

MIN-HEAP-INSERT：

1.如果堆为空，则将元素 x 插入堆中；

2.否则，取出堆顶元素 x，将元素 x 插入堆中，并将元素 x 替换为堆顶元素 y；

3.执行下面的步骤，直到堆中只有一个元素：

a. 执行 HEAP-EXTRACT-MIN。

在这里插入图片描述

chatgpt：

以下是使用最小堆实现最小优先队列的伪代码：

HEAP-MINIMUM(A):
返回 A[0] // A[0] 是最小堆中的最小元素

HEAP-EXTRACT-MIN(A):
如果 A.length < 1:
返回 错误（堆为空）
min = A[0] // 最小元素为根节点
A[0] = A[A.length - 1] // 将最后一个元素放到根节点
A.length = A.length - 1 // 去除最后一个元素
MIN-HEAPIFY(A, 0) // 保持最小堆的性质
返回 min

HEAP-DECREASE-KEY(A, i, key):
如果 key > A[i]:
返回 错误（新的键值大于当前键值）
A[i] = key // 更新键值
while i > 0 并且 A[PARENT(i)] > A[i]: // 如果父节点的键值大于当前节点的键值
交换 A[i] 和 A[PARENT(i)] // 交换节点和其父节点
i = PARENT(i) // 上移节点，继续检查

MIN-HEAP-INSERT(A, key):
A.length = A.length + 1 // 扩展堆的容量
A[A.length - 1] = +∞ // 将新节点设置为正无穷大
HEAP-DECREASE-KEY(A, A.length - 1, key) // 更新节点键值，保持最小堆的性质

其中，PARENT(i) 返回节点索引 i 的父节点索引，MIN-HEAPIFY(A, i) 用于保持最小堆的性质，将节点 i 向下调整以满足最小堆的条件。

在这里插入图片描述

总结

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/42655.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

UE5 AI移动无动作问题

UE5 AI移动无动作问题

文章目录 问题背景解决方法问题背景 在使用行为树让角色移动时，出现角色行走不播放动作的情况： 解决方法 其实有2个问题导致出现这种情况 1、角色动画蓝图的问题 角色动画蓝图可能存在4个问题： ① 无播放行走动画 ② 速度的值未正常传递 ③ 播放移动动作逻辑的值判断错…
阅读更多...
qt与opencv学习记录

qt与opencv学习记录

qtopencv开发入门&#xff1a;4步搞定环境配置-1_哔哩哔哩_bilibili qtopencv开发入门&#xff1a;4步搞定opencv环境配置2_哔哩哔哩_bilibili 文章内容来自上面两个视频&#xff0c;感谢创作者。 ps&#xff1a;配置环境的过程中&#xff0c;遇到了很多问题&#xff0c;我…
阅读更多...
90道渗透测试面试题（附答案）

90道渗透测试面试题（附答案）

2023年已经快过去一半了&#xff0c;不知道小伙伴们有没有找到自己心仪的工作呀。最近后台收到不少小伙伴说要我整理一些渗透测试的面试题&#xff0c;今天它来了&#xff01;觉得对你有帮助的话记得点个赞再走哦~ 1、什么是渗透测试&#xff1f; 渗透测试是一种评估计算机系统…
阅读更多...
C—数据的储存（下）

C—数据的储存（下）

文章目录 前言&#x1f31f;一、练习一下&#x1f30f;1.例一&#x1f30f;2.例二&#x1f30f;3.例三&#x1f30f;4.例四 &#x1f31f;二、浮点型在内存中的储存&#x1f30f;1.浮点数&#x1f30f;2.浮点数存储&#x1f4ab;&#xff08;1&#xff09;.二进制浮点数&#x…
阅读更多...
Meshlab查看三维点云时 ，换背景颜色

Meshlab查看三维点云时 ，换背景颜色

Meshlab&#xff0c;一般默认背景颜色是深色&#xff0c; tools->options-> 就可以调meshlab的背景颜色了 双击 图中 标号①&#xff0c; 接着弹出当前颜色框&#xff0c;双击标号②&#xff0c;出现对话框三&#xff0c;可以选择颜色 这里 更换白色背景&#xff0c; …
阅读更多...
TSDB - VictoriaMetrics 技术原理浅析

TSDB - VictoriaMetrics 技术原理浅析

一、前言 在监控领域&#xff0c;通常需要指标存储组件TSDB&#xff0c;目前开源的TSDB组件比较多&#xff0c;各个组件性能、高可用性、维护成本等等各有差异。本文不分析选型问题&#xff0c;重点讲解VictoriaMetrics&#xff08;后面简称为vm&#xff09;。 有兴趣的朋友建议…
阅读更多...
第一百一十二天学习记录：数据结构与算法基础：循环链表和双向链表以及线性表应用（王卓教学视频）

第一百一十二天学习记录：数据结构与算法基础：循环链表和双向链表以及线性表应用（王卓教学视频）

循环链表 带尾指针循环链表的合并 双向链表 单链表、循环链表和双向链表的时间效率比较 顺序表和链表的比较 链式存储结构的优点 1、结点空间可以动态申请和释放&#xff1b; 2、数据元素的逻辑次序靠结点的指针来指示&#xff0c;插入和删除时不需要移动数据元素。 链式存储…
阅读更多...
去括号问题(C++处理)

去括号问题(C++处理)

继http://t.csdn.cn/kIcUT后的文章 题目描述 当老师不容易&#xff0c;尤其是当小学的老师更难:现在的小朋友做作业喜欢滥用括号。 虽然不影响计算结果&#xff0c;但不够美观&#xff0c;容易出错&#xff0c;而且可读性差。但又不能一棒子打死&#xff0c;也许他们就是将来的…
阅读更多...
多目标灰狼算法(MOGWO)的Matlab代码详细注释及难点解释

多目标灰狼算法(MOGWO)的Matlab代码详细注释及难点解释

目录 一、外部种群Archive机制 二、领导者选择机制 三、多目标灰狼算法运行步骤 四、MOGWO的Matlab部分代码详细注释 五、MOGWO算法难点解释 5.1 网格与膨胀因子 5.2 轮盘赌方法选择每个超立方体概率 为了将灰狼算法应用于多目标优化问题,在灰狼算法中引入外部种群Archi…
阅读更多...
extern “C“的作用效果

extern “C“的作用效果

代码 1.cpp #include <string.h>struct s {char data1;short data2;int data3;long data4; };// 定义C函数&#xff0c;汇编符号标头由g编译器按规则生成 void fun(void) {struct s src;src.data1 A;src.data2 2;src.data3 3;src.data4 4;struct s res;memcpy(&…
阅读更多...
深度学习——过拟合和Dropout

深度学习——过拟合和Dropout

基本概念 什么是过拟合&#xff1f; 过拟合&#xff08;Overfitting&#xff09;是机器学习和深度学习中常见的问题之一&#xff0c;它指的是模型在训练数据上表现得很好&#xff0c;但在未见过的新数据上表现较差的现象。 当一个模型过度地学习了训练数据的细节和噪声&#…
阅读更多...
web地理信息系统开发开源架构设计

web地理信息系统开发开源架构设计

Web端地理信息软件系统研发一般包括前端展示、后端服务、地图服务、数据库等几大部分。为了节约项目经费&#xff0c;实现地理信息软件项目研发&#xff0c;采用了开源技术路线&#xff0c;通过对比&#xff0c;采用如下开发架构&#xff1a; 1、前端展示 前端展示采用angular…
阅读更多...
FTP与HTTP: 哪种协议更适合大文件传输？

FTP与HTTP: 哪种协议更适合大文件传输？

随着互联网技术的发展&#xff0c;网络传输已成为了现代社会中不可或缺的一部分。无论是文本、图像、音频、视频等各种类型的数据&#xff0c;相应的传输协议也在不断地发展和更新。FTP&#xff08;File Transfer Protocol&#xff09;和HTTP&#xff08;Hyper Text Transfer P…
阅读更多...
java电子病历系统源码

java电子病历系统源码

电子病历系统采取结构化与自由式录入的新模式&#xff0c;自由书写&#xff0c;轻松录入。化实现病人医疗记录&#xff08;包含有首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等。&#xff09;的保存、管理、传输和重现&#xff0c;取代手写纸张病历。不仅实现了…
阅读更多...
EGE-UNet, 轻量化U-Net

EGE-UNet, 轻量化U-Net

随着transform 的出现&#xff0c;现在语义分割网路结构越来越复杂&#xff0c;轻量化网路也较少了&#xff0c;有些轻量化也只是名义上的轻量化。今天我看到一篇很好的论文&#xff0c;上海交大发表在 MICCAI 2023 的最新研究工作&#xff0c;一个称为Efficient Group Enhance…
阅读更多...
信息与通信工程学科面试准备——通信原理｜信息与通信工程方向保研面试题集｜BUAA

信息与通信工程学科面试准备——通信原理｜信息与通信工程方向保研面试题集｜BUAA

注意&#xff1a; 以下内容&#xff0c;基本上都是二系通信方向保研复试被提问过的内容。如果是专硕&#xff0c;那么电路分析、电磁场、DSP等方面的问题会更多&#xff0c;这里主要针对通信学硕。以下内容不能保证全覆盖&#xff1a;有的同学被问到什么是范德蒙行列式&#x…
阅读更多...
html a标签换行显示

html a标签换行显示

文章目录 用css display属性不用css&#xff0c;可以用<br>标签换行示例 用css display属性 可以使用CSS的display属性来实现多个a标签每行显示一个。 HTML代码&#xff1a; <div class"link-container"><a href"#">Link 1</a>…
阅读更多...
前端工程化第一章：webpack5基础（上）

前端工程化第一章：webpack5基础（上）

文章目录 1. 什么是webpack&#xff1f;2. webpack使用2.2. 前置知识2.1. 创建一个项目 3. webpack打包3.1. 创建一个webpack.config.js文件3.2. 入口&#xff08;entry&#xff09;3.2.1. webpack.config.js3.2.2. src/index.js3.2.3. package.json 3.3. 输出&#xff08;outp…
阅读更多...
基于深度学习的高精度课堂人脸检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

基于深度学习的高精度课堂人脸检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要&#xff1a;基于深度学习的高精度课堂人脸检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位课堂人脸目标&#xff0c;利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的课堂人脸目标检测识别&#xff0c;另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标…
阅读更多...
【论文阅读】2020ECCV-DFDNet

【论文阅读】2020ECCV-DFDNet

Blind Face Restoration via Deep Multi-scale Component Dictionaries 中文&#xff1a;基于深度多尺度分量字典的盲人脸复原 paper&#xff1a; code&#xff1a;https://github.com/csxmli2016/DFDNet 摘要&#xff1a; 近年来&#xff0c;基于参考的人脸恢复方法因其在真…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023