前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >基数排序的简单实现

基数排序的简单实现

作者头像
lexingsen
发布于 2022-02-24 11:18:31
发布于 2022-02-24 11:18:31
27200
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:乐行僧的博客乐行僧的博客
运行总次数:0
代码可运行

基数排序是基于分配和收集来进行的,而通常内部排序是基于比较进行的,这一点需要注意。基数排序里涉及到多次的除法和模运算,因此基数排序是的执行时间较长。这里使用STL中的queue来作为桶,不需要单独去实现队列。

代码语言:javascript
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
#include <queue>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

//这里选择基数位10   对10进制的数字进行基数排序

//获取10进制数的第i位    i从0开始
/*
比如987, 第0位为7, 第一位为8, 第二位为9
*/
int getBit(int x, int i) {
	while(i --) x /= 10;
	return x %= 10;
}

//基数排序要求数组中的每一个数字的位数相同     d表示位数 
void radixSort(int *a, int n, int d) {
	queue<int> q[10];//10进制数需要10个桶
	//d位的数字需要进行  d趟的收集与分配
	for(int i=0; i<d; ++i) {
		//分配
		for(int j=0; j<n; ++j) q[getBit(a[j], i)].push(a[j]);
		//收集
		for(int j=0, k=0; j<10; ++j) {
			while(! q[j].empty()) {
				a[k ++]  = q[j].front(); q[j].pop();
			}
		}
	}
}

int main() {
	int a[] = {33, 44, 11, 88, 22, 77, 99, 66, 55};
	int n = sizeof a/sizeof(int);
	radixSort(a, n, 2);
	for_each(a, a+n, [](int a){cout << a << " ";});
	return 0;
}

执行结果:

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
Amazon | 深入研究LLMs与AutoGPT的结合:揭示出GPT-4惊人的人类决策能力!
 心理学研究过人们当面对不同意见时的处理方式。当人们往往比较侧重于具有权威的意见,从而忽略忽略极少数的个别意见;并且人们还会比较侧重于自己而忽略其他人的意见。今天给大家分享的这篇文章,作者针对决策任务,对Auto-GPT代理进行了全面的基准研究,探索了大型语言模型(LLM)在决策任务中的应用。「实验结果表明GPT4有了类似于人类的能力,可以从不同的意见中提取有用信息,进行思考和批判然后提高自己的结果」。
ShuYini
2023/09/14
4120
Amazon | 深入研究LLMs与AutoGPT的结合:揭示出GPT-4惊人的人类决策能力!
「成熟」大模型才能涌现?MIT:GPT-4能自我纠错代码,GPT-3.5却不行
我们都知道,大语言模型在生成代码方面,表现出了非凡的能力。然而,在具有挑战性的编程任务(比如竞赛和软件工程师的面试)中,它们却完成得并不好。
新智元
2023/08/05
3320
「成熟」大模型才能涌现?MIT:GPT-4能自我纠错代码,GPT-3.5却不行
拥有自我意识的AI:AutoGPT | 得物技术
ChatGPT在当下已经风靡一时,作为自然语言处理模型的佼佼者,ChatGPT的优势在于其能够生成流畅、连贯的对话,同时还能够理解上下文并根据上下文进行回答。针对不同的应用场景可以进行快速定制,例如,在客服、教育、娱乐等领域中,ChatGPT可以作为智能助手为用户提供便捷的服务和娱乐体验。
得物技术
2023/05/25
5700
拥有自我意识的AI:AutoGPT | 得物技术
DeepMind让大模型学会归纳和演绎,GPT-4准确率提升13.7%
当前,大型语言模型(LLM)在推理任务上表现出令人惊艳的能力,特别是在给出一些样例和中间步骤时。然而,prompt 方法往往依赖于 LLM 中的隐性知识,当隐性知识存在错误或者与任务不一致时,LLM 就会给出错误的回答。
机器之心
2023/10/24
3620
DeepMind让大模型学会归纳和演绎,GPT-4准确率提升13.7%
每日论文速递 | ReAct Meets ActRe: Agent规划自主解释
摘要:语言代理通过对基础模型进行推理,展示了自主决策能力。最近,人们开始利用多步骤推理和行动轨迹作为训练数据,努力训练语言代理以提高其性能。然而,收集这些轨迹仍然需要大量人力,要么需要人工注释,要么需要实现各种提示框架。在这项工作中,我们提出了 A
zenRRan
2024/04/11
4550
每日论文速递 | ReAct Meets ActRe: Agent规划自主解释
用GPT4进行指令微调
代码:https://instruction-tuning-with-gpt-4.github.io/
西西嘛呦
2023/04/08
1.5K0
用GPT4进行指令微调
华为诺亚 | 发布盘古智能体框架:Pangu-Agent,让Agent学会结构化推理
自 AI 诞生以来,开发能够解决和适应复杂工作的多任务智能体(Agent)一直是个重要的目标。
ShuYini
2023/12/28
1.1K0
华为诺亚 | 发布盘古智能体框架:Pangu-Agent,让Agent学会结构化推理
使用本地大模型调用代码,根本就是一场骗局!
通过大模型调用其他工具到底可不可行?ChatGPT 或许能轻松搞定一切,但同样的需求落在本地大模型上,恐怕就要打个问号了。 法国开发工程师 Emilien Lancelot 尝试了多款号称具备工具调用功能的 agent 框架,来看看本地大模型到底能不能完成任务,但结果就像他总结的“一无所获”。是什么让这位工程师失望了?
深度学习与Python
2024/06/17
8260
使用本地大模型调用代码,根本就是一场骗局!
ExpertPrompting:指导大语言模型成为杰出专家
论文标题:ExpertPrompting: Instructing Large Language Models to be Distinguished Experts
叶庭云
2024/05/25
1580
ExpertPrompting:指导大语言模型成为杰出专家
AutoGPT:自主完成任务工具
Auto-GPT 是一个实验性开源应用程序,展示了 GPT-4 语言模型的功能。该程序由 GPT-4 驱动,将 LLM 的“思想”链接在一起,以自主实现您设定的任何目标。作为 GPT-4 完全自主运行的首批示例之一,Auto-GPT 突破了 AI 的可能性界限。
Dlimeng
2023/06/30
5790
AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI、HuggingGPT、CAMEL:各种基于GPT-4自治系统总结
来源:Deephub Imba本文约1400字,建议阅读5分钟集成ChatGPT和LLM到各种应用程序中只是使用语言模型的潜力的一部分。 ChatGPT和LLM技术的出现使得这些最先进的语言模型席卷了世界,不仅是AI的开发人员,爱好者和一些组织也在研究探索集成和构建这些模型的创新方法。各种平台如雨后春笋般涌现,集成并促进新应用程序的开发。 AutoGPT的火爆让我们看到越来越多的自主任务和代理利用了GPT-4的API。这些发展不仅增强了处理集成不同系统的复杂任务的能力,而且还推动了我们通过自主人工智能所能
数据派THU
2023/05/11
9070
AutoGPT、AgentGPT、BabyAGI、HuggingGPT、CAMEL:各种基于GPT-4自治系统总结
GPT4发布,有哪些升级和应用?
GPT-4是OpenAI GPT系列研究最新里程碑,GPT-4接受图像和文本输入, 是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,输出为文本)。本文结合OpenAI官方Blog、技术报告微软Copilot发布会内容,详细介绍GPT4的接入方式、升级能力以及接入微软Office全家桶Copilit产品应用。
琦在江湖飘
2023/03/31
4.8K0
盘点!大模型及发展趋势!
大型语言模型(LLMs)无疑是此次人工智能革命的核心,其构建于Transformer架构的坚实基础之上,并依据缩放定律(Scaling Law)不断进化。
算法进阶
2024/06/13
1890
盘点!大模型及发展趋势!
BMC biology | 多源提示的大语言模型药物重定位框架DrugReAlign
药物重定位,也称为老药新用或药物重使用,这是一种将现有治疗方法应用于新的疾病的药物研发策略,其目标是扩大现有药物的适用范围和用途。目前的药物重定位模型大都依赖于特定的数据集进行训练,极大地限制了其预测药物的准确性和广度。
DrugAI
2024/11/23
1470
BMC biology | 多源提示的大语言模型药物重定位框架DrugReAlign
2024顶尖AI大模型LLM排名揭晓,你的AI选对了没?快来验证!
2024年的技术趋势包括生成式AI和大型语言模型(LLMs)用于AI聊天机器人。OpenAI的GPT-4模型是最佳的大型语言模型,具有复杂推理理解、高级编码能力等特点。其他优秀的模型包括Google的PaLM 2和Anthropic的Claude本期都将为一一评测。
用户11203141
2025/03/06
1870
2024顶尖AI大模型LLM排名揭晓,你的AI选对了没?快来验证!
ChatGPT开源优秀项目推荐
作为一名开发者,总是希望能够找到一些优秀的开源项目来学习、使用和贡献。而随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT作为一个开源的大型语言模型,已经成为了人们学习和开发自然语言处理应用的重要工具。在这篇技术博客中,我将向大家介绍一些基于ChatGPT的优秀开源项目,希望能够对大家的学习和开发有所帮助。
用户10434820
2023/04/29
4490
ChatGPT开源优秀项目推荐
Nat. Med. | DeepSeek大模型赋能临床决策:基准测试与表现评估
大型语言模型(LLMs)正日益推动医疗应用的发展。然而,GPT-4o 等专有模型由于无法在医疗机构内部部署,难以满足严格的数据隐私法规,限制了其在临床中的实际应用。相比之下,DeepSeek 等开源模型因支持在具备 IT 基础设施的医院内部进行高效微调,成为更具前景的替代方案。为验证 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 的临床实用性,研究人员将其在临床决策支持任务中的表现与 GPT-4o、Gemini-2.0 Flash Thinking Experimental 等专有模型进行基准对比。结果基于125个涵盖常见与罕见疾病的真实病例,具备统计学效力,显示 DeepSeek 模型整体表现与专有模型相当,部分情境下更优。本研究表明,开源 LLM 有望在符合法规要求的前提下,为真实世界医疗应用提供可扩展且安全的技术路径。
DrugAI
2025/04/26
1510
Nat. Med. | DeepSeek大模型赋能临床决策:基准测试与表现评估
GPT模型在化学领域可以做些什么?
今天为大家介绍的是来自Xiangliang Zhang团队的一篇关于GPT能力讨论的论文。大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中具有强大的能力,并迅速应用于科学、金融和软件工程等各种领域。然而,LLMs在推动化学领域的能力尚不清楚。作者建立了一个包含8个实际化学任务的全面基准,包括1)名称预测,2)属性预测,3)收率预测,4)反应预测,5)逆合成(从产物预测反应物),6)基于文本的分子设计,7)分子描述,和8)试剂选择。我们的分析基于广泛认可的数据集,包括BBBP、Tox21、PubChem、USPTO和ChEBI,有助于在实际化学背景下广泛探索LLMs的能力。作者评估了三个GPT模型(GPT-4、GPT-3.5和Davinci-003)在每个化学任务中以零样本和少样本上下文学习设置下的性能。作者的研究的主要结果是:1)在三个评估模型中,GPT-4的性能优于其他两个模型;2)在需要精确理解分子SMILES表示的任务(如反应预测和逆合成)中,GPT模型表现出较弱的竞争性能;3)GPT模型在与文本相关的解释任务(如分子描述)中展示出强大的能力;4)在可转化为分类或排序任务的化学问题(如属性预测和收率预测)中,GPT模型展现出与经典机器学习模型相当或更好的性能。
DrugAI
2023/09/19
5370
GPT模型在化学领域可以做些什么?
大模型自主智能体爆火,OpenAI也在暗中观察、发力,这是内部人的分析博客
最近几个月,随着大语言模型的持续火爆,利用其构建 AI 智能体的研究陆续进入人们的视线。AI 智能体这个概念也流行开来,不断突破人们的想象力。
机器之心
2023/08/07
6240
大模型自主智能体爆火,OpenAI也在暗中观察、发力,这是内部人的分析博客
轻松打造家用版GPT-4!微软开源微调指令集:效果不输原版,中英双语都能用
---- 新智元报道   编辑:LRS 【新智元导读】缺数据不是问题,直接用GPT-4生成的指令就够了,标注员恐怕要失业了! 「指令」(Instruction)是ChatGPT模型取得突破性进展的关键因素,可以让语言模型的输出更符合「人类的偏好」。 但指令的标注工作需要耗费大量的人力,即便有了开源的语言模型,资金不足的学术机构、小公司也很难训练出自己ChatGPT. 最近微软的研究人员利用之前提出的Self-Instruct技术,首次尝试使用GPT-4模型来自动生成语言模型所需的微调指令数据。 论文
新智元
2023/05/09
4100
轻松打造家用版GPT-4!微软开源微调指令集:效果不输原版,中英双语都能用
推荐阅读
相关推荐
Amazon | 深入研究LLMs与AutoGPT的结合:揭示出GPT-4惊人的人类决策能力!
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档