使用Python實現希爾排序算法
希爾排序是插入排序的改進版，通過分組縮小元素間隔，先“粗排”再“精排”提升效率。核心是選擇初始增量（如數組長度的一半），將數組分爲若干組，組內元素間隔爲增量，對每組用插入排序；隨後增量減半，重複分組排序，直至增量爲1時完成“精排”。 其關鍵邏輯是通過分組減少元素移動次數：初始分組大（元素間隔大），先讓數組基本有序；逐步縮小增量，最終以插入排序收尾。時間複雜度平均爲O(n log n)，最壞O(n²)，空間複雜度O(1)，適用於中等規模、元素分佈不均的數組，是原地排序的高效算法。
閱讀全文使用Python實現插入排序算法
本文介紹插入排序算法，核心思想是將元素逐個插入已排序子數組，類似整理撲克牌時的有序插入。基本思路：從數組第二個元素開始，將每個元素視爲待插入元素，與已排序子數組從後往前比較，找到合適位置後插入，確保子數組始終有序。 以Python實現爲例，外層循環遍歷待插入元素（從索引1開始），內層循環通過while比較並後移元素，用臨時變量temp保存當前元素，最終插入到正確位置。代碼爲原地排序，僅用一個臨時變量，空間複雜度O(1)。 時間複雜度：最好情況（數組已排序）O(n)，最壞情況（逆序）O(n²)；空間複雜度O(1)。適用於小規模數據或基本有序數據，實現簡單且穩定。
閱讀全文使用Python實現快速排序算法
快速排序基於“分而治之”思想，核心是選基準值分區並遞歸排序。基本思路：選基準值（如數組首元素），將數組分爲小於和大於基準值的兩部分，再遞歸處理子數組。 分區過程是關鍵：通過左右指針遍歷，右指針左移找小於基準值元素，左指針右移找大於基準值元素，交換後繼續，直到指針相遇，交換基準值到最終位置，完成分區。 Python實現中，`partition`函數確定基準位置，`quick_sort`遞歸處理左右子數組。測試代碼驗證了排序效果。 複雜度：平均O(n log n)（分區均衡），最壞O(n²)（如已排序數組且基準選首元素，可通過隨機選基準優化）。 快速排序是高效實用的排序算法，廣泛應用於實際場景，理解其分區邏輯和遞歸過程是掌握排序算法的關鍵。
閱讀全文使用Python實現冒泡排序算法
### 冒泡排序：基礎排序算法解析 冒泡排序基於“氣泡上升”原理，核心思想是重複比較相鄰元素，交換錯誤順序的元素，使較大元素逐步“冒泡”到數組末尾，直至整體有序。其工作步驟爲：多輪遍歷數組，每輪比較相鄰元素並交換逆序對，每輪結束後最大未排序元素歸位；若某輪無交換，說明數組已有序，提前終止。 Python實現中，通過外層循環控制排序輪數（最多n-1輪），內層循環比較相鄰元素並交換，用`swapped`標誌優化終止條件。時間複雜度最壞爲O(n²)（完全逆序），最好爲O(n)（已排序，優化後），空間複雜度O(1)，且爲穩定排序。 冒泡排序簡單直觀，適合小規模數據，是理解排序思想的基礎。通過其原理與Python代碼實現，可快速掌握相鄰元素比較交換的核心邏輯。
閱讀全文使用Java實現基數排序算法
基數排序是一種非比較型整數排序算法，通過按數位從低位到高位處理數字，將每個數字按當前數位分配到“桶”中，再按桶順序收集回原數組，重複直至所有數位處理完畢，適合位數少的整數，效率較高。基本思想是“分配-收集-重複”：按當前數位（個位、十位等）分配到對應桶，按桶順序收集回數組，循環處理所有數位。 以數組[5,3,8,12,23,100]爲例，經個位、十位、百位三輪處理完成排序。Java代碼中，通過找到最大數確定最高數位，用`(num / radix) % 10`獲取當前位，以ArrayList爲桶實現分配收集。時間複雜度O(d(n+k))（d爲最大數位數，k=10），空間O(n+k)。該算法穩定，適合整數排序，負數可分離正負後分別排序再合併。
閱讀全文使用Java實現計數排序算法
計數排序是簡單直觀的非比較型排序算法，通過統計元素出現次數並結合前綴和確定位置，適用於元素範圍小（如整數）、重複元素多且需穩定排序的場景。其核心思路：先確定元素範圍（找min和max），統計各元素出現次數，計算前綴和得到元素最後位置，再從後遍歷原數組生成排序結果。 實現步驟：處理邊界（空/單元素數組無需排序），確定min/max，創建計數數組統計次數，計算前綴和（累加得到元素最後位置），從後遍歷生成結果。時間複雜度O(n+k)（n爲數組長度，k爲元素範圍），空間複雜度O(n+k)。適用場景爲整數範圍小（如分數、年齡）、重複元素多且需穩定排序。該算法通過計數和累加實現，無需比較，適合初學者理解排序基本思想。
閱讀全文使用Java實現歸併排序算法
歸併排序是基於分治思想的高效排序算法，核心爲分解、解決、合併三步：先將數組遞歸分解爲單元素子數組，再遞歸排序子數組，最後合併兩個有序子數組爲整體有序數組。 Java實現中，`mergeSort`方法通過遞歸分解數組爲左右兩半，分別排序後調用`merge`合併。`merge`方法使用三個指針遍歷左右子數組，比較元素大小並填充結果數組，剩餘元素直接複製。 算法複雜度：時間複雜度O(n log n)（每次合併O(n)，遞歸深度log n），空間複雜度O(n)（需額外數組存儲合併結果），且爲穩定排序（相等元素相對順序不變）。 歸併排序邏輯清晰，適合大數據量排序，是分治算法的經典案例，通過遞歸分解與合併有序子數組實現高效排序。
閱讀全文使用Java實現堆排序算法
堆排序是基於堆數據結構的高效排序算法，時間複雜度O(n log n)，空間複雜度O(1)，屬原地排序，適合大規模數據。堆是特殊完全二叉樹，分大頂堆（父節點值大於子節點）和小頂堆，堆排序採用大頂堆。核心思想：每次取出堆頂最大值放數組末尾，調整剩餘元素爲新大頂堆，重複直至有序。 實現分三步：構建大頂堆（從最後一個非葉子節點開始，用heapify調整各節點）；調整堆（遞歸調整子樹，維護大頂堆性質）；排序過程（交換堆頂與末尾元素，縮小堆範圍後重復調整）。核心函數heapify通過比較父子節點，遞歸調整子樹至大頂堆；buildMaxHeap從倒數第二個節點起構建完整大頂堆；主函數整合上述步驟完成排序。堆排序通過高效調整堆實現有序，適用於空間受限場景，是大規模數據排序的高效選擇。
閱讀全文使用Java實現選擇排序算法
選擇排序是一種簡單直觀的排序算法，核心思想是每次從無序部分選取最小（或最大）元素，放入已排序部分末尾，重複此過程直至全部有序。其基本思路爲：外層循環確定已排序部分的末尾位置，內層循環在未排序部分中尋找最小值，交換該最小值與外層循環當前位置的元素，直至完成排序。 Java實現中，`selectionSort`方法通過兩層循環實現：外層循環遍歷數組（`i`從0到`n-2`），內層循環（`j`從`i+1`到`n-1`）尋找未排序部分的最小值索引`minIndex`，最後交換`i`位置元素與`minIndex`位置元素。以數組`{64,25,12,22,11}`爲例，每輪交換後逐步構建有序數組，最終結果爲`[11,12,22,25,64]`。 時間複雜度爲O(n²)，適用於小規模數據。該算法邏輯簡單、代碼易實現，是理解排序基礎思想的典型示例。
閱讀全文使用Java實現希爾排序算法
希爾排序是插入排序的改進版，通過分組插入減少逆序時的移動次數。核心是引入步長（Gap），將數組分Gap個子序列，對各子序列插入排序後，逐步縮小Gap至1（等價普通插入排序）。算法步驟：初始化Gap爲數組長度一半，對每個子序列執行插入排序，再縮小Gap重複直至爲0。Java實現中，外層循環控制Gap從n/2遞減，內層循環遍歷元素，用臨時變量保存當前元素，向前比較並移動元素至正確位置完成插入。測試數組{12,34,54,2,3}排序後爲[2,3,12,34,54]。其通過分組逐步有序化提升效率，可優化步長序列（如3k+1）進一步提升性能。
閱讀全文使用Java實現插入排序算法
插入排序是一種簡單直觀的排序算法，核心思想是將未排序元素逐個插入已排序部分的正確位置，類似整理撲克牌。適合小規模數據，實現簡單。 基本思路：從第2個元素開始，將當前元素記爲“待插入元素”，與已排序部分從後往前比較，若已排序元素更大則後移，直至找到插入位置，重複操作直至所有元素處理完畢。 Java實現需保存待插入元素，通過循環比較並後移元素完成插入。算法時間複雜度：最好O(n)（已排序），最壞和平均O(n²)；空間複雜度O(1)（原地排序）；穩定排序，適用於小規模數據或幾乎有序數據。 其核心在於“逐步插入”，實現簡單，穩定性和原地性使其在小規模排序中表現良好。
閱讀全文使用Java實現快速排序算法
快速排序基於分治思想，核心是選基準元素分區（小於和大於基準），遞歸處理子數組，平均時間複雜度O(n log n)，是常用高效排序算法。基本步驟：選基準（如最右元素），分區後遞歸排序左右子數組。分區邏輯：以最右元素爲基準，定義i指向“小於基準區域”末尾，遍歷數組交換小於基準的元素，最後將基準移至正確位置。Java代碼實現了該邏輯。時間複雜度平均O(n log n)，最壞O(n²)，空間平均O(log n)。缺點是不穩定排序，最壞性能較差，需注意基準選擇優化性能。
閱讀全文使用Java實現冒泡排序算法
冒泡排序是基礎排序算法，核心思想是重複比較相鄰元素並交換位置，使較大元素“冒泡”到數組末尾（升序）。其排序步驟通過多輪迭代完成：每輪確定當前未排序部分的最大元素位置並移至末尾，直到數組有序。 Java代碼實現中，外層循環控制排序輪數（最多n-1輪），內層循環比較相鄰元素並交換。關鍵優化是通過`swapped`標記，若某輪無交換則提前終止，最好情況下時間複雜度降爲O(n)。時間複雜度最壞和平均爲O(n²)，空間複雜度O(1)（原地排序）。 冒泡排序原理簡單直觀，適合教學理解排序核心，但效率較低，僅適用於小規模數據或教學場景，實際大規模數據排序多采用快速排序等高效算法。
閱讀全文Pytorch神經網絡入門：全連接層與反向傳播原理
本文介紹PyTorch神經網絡基礎，核心圍繞全連接層與反向傳播。全連接層實現前一層神經元與當前層全連接，輸出爲權重矩陣乘輸入加偏置向量。前向傳播是數據從輸入層經全連接層、激活函數到輸出層的正向計算過程，如兩層網絡：輸入→全連接→ReLU→全連接→輸出。 反向傳播是神經網絡學習的核心，通過梯度下降調整參數。原理基於鏈式法則，從輸出層反向計算損失對各參數的梯度，PyTorch的autograd自動記錄計算圖並完成梯度計算。流程包括前向傳播、計算損失、反向傳播（loss.backward()）、參數更新（優化器如SGD）。 關鍵概念：全連接層實現特徵組合，前向傳播正向計算，反向傳播通過梯度下降最小化損失，自動求導簡化梯度計算。理解這些原理有助於模型調試與優化。
閱讀全文快速入門Pytorch：張量維度變換與常用操作
這篇文章介紹了Pytorch張量的核心知識，包括基礎、維度變換、常用操作及練習建議。張量是Pytorch存儲數據的基本結構，類似NumPy數組，支持GPU加速和自動求導。創建方式有：從列表/數值用`torch.tensor()`，從NumPy數組用`torch.from_numpy()`，或用內置函數生成全0/1/隨機張量。 維度變換是關鍵操作：`reshape()`靈活調整形狀（元素總數不變），`squeeze()`去掉單維度，`unsqueeze()`增加單維度，`transpose()`和`permute()`交換維度。常用操作包括基礎算術運算、矩陣乘法`matmul()`、廣播機制（自動擴展維度運算）及聚合操作（`sum()`/`mean()`/`max()`等）。 文章建議通過練習鞏固張量操作，如維度調整、廣播機制和維度交換，以掌握“形狀語言”，爲後續模型構建奠定基礎。
閱讀全文Pytorch基礎教程：Dataset與DataLoader加載數據實戰
數據加載是機器學習訓練的關鍵環節，PyTorch的`Dataset`和`DataLoader`是高效管理數據的核心工具。`Dataset`作爲數據存儲抽象基類，需繼承實現`__getitem__`（讀取單個樣本）和`__len__`（總樣本數），也可直接用`TensorDataset`包裝張量數據。`DataLoader`則負責批量處理，支持`batch_size`（批次大小）、`shuffle`（打亂順序）、`num_workers`（多線程加載）等參數，優化訓練效率。 實戰中，以MNIST爲例，通過`torchvision`加載圖像數據，結合`Dataset`和`DataLoader`實現高效迭代。需注意Windows下`num_workers`默認設爲0，避免內存問題；訓練時`shuffle=True`打亂數據，驗證/測試集設爲`False`保證可復現。 關鍵步驟：1. 定義`Dataset`存儲數據；2. 創建`DataLoader`設置參數；3. 迭代`DataLoader`輸入模型訓練。二者是數據處理基石，掌握後可靈活應對各類數據加載需求。
閱讀全文零基礎玩轉Pytorch：數據可視化與模型評估技巧
本文介紹Pytorch中數據可視化與模型評估的核心技能，助力高效調試模型。數據可視化方面，Matplotlib可觀察數據分佈（如MNIST樣本及標籤直方圖）、TensorBoard監控訓練過程（標量變化、模型結構）。模型評估中，分類任務需關注準確率、混淆矩陣（如MNIST分類示例），迴歸任務用MSE、MAE。實戰中，通過可視化發現問題（如“8”“9”混淆），迭代優化模型。進階可探索GAN可視化、即時指標計算等。掌握這些技能能快速定位問題、理解數據，爲複雜模型開發奠基。
閱讀全文Pytorch入門到實踐：用簡單例子理解模型構建
這篇Pytorch入門教程涵蓋核心知識點：Pytorch基於Python，動態計算圖優勢明顯，安裝簡單（`pip install torch`）。核心數據結構是張量（Tensor），支持GPU加速，可創建、操作（加減乘除、矩陣乘法）及與NumPy互轉。自動求導（autograd）通過`requires_grad=True`實現梯度計算，如`y=x²+3x`在x=2時導數爲7。線性迴歸模型繼承`nn.Module`定義，前向傳播實現`y=wx+b`。數據準備生成模擬數據（`y=2x+3+噪聲`），通過`TensorDataset`和`DataLoader`批量加載。訓練用MSE損失與SGD優化器，循環中梯度清零、反向傳播、參數更新，1000輪後驗證並可視化結果，學習到參數接近真實值。核心流程涵蓋張量操作、自動求導、模型構建、數據加載及訓練優化，可擴展至複雜模型。
閱讀全文新手友好！Pytorch損失函數與訓練循環基礎
文章介紹機器學習中損失函數與訓練循環的作用及實現。損失函數衡量模型預測與真實標籤的差距，訓練循環通過調整參數減小損失實現模型學習。常用損失函數：MSE適用於迴歸任務（如房價預測），CrossEntropy適用於分類任務（如貓狗識別），Pytorch中分別用`nn.MSELoss()`和`nn.CrossEntropyLoss()`調用。訓練循環核心四步：前向傳播（模型預測）→計算損失→反向傳播（求梯度）→參數更新（優化器調整），需注意反向傳播前清零梯度。以線性迴歸爲例，生成模擬數據，定義線性模型，用MSE損失和Adam優化器訓練，迭代優化參數。關鍵注意事項：梯度清零、訓練/推理模式切換、優化器選擇（如Adam）、分批訓練（DataLoader）。掌握這些可實現模型從數據中學習規律，爲複雜模型奠定基礎。
閱讀全文Pytorch優化器入門：SGD、Adam等優化算法實戰
### 優化器：深度學習的“導航系統” 優化器是深度學習中更新模型參數、最小化損失函數的核心工具，類似爬山時的導航系統，幫助模型從“高損失”山頂走向“低損失”山谷。其核心任務是通過調整參數，提升模型在訓練數據上的表現。 不同優化器針對不同場景設計：基礎SGD（隨機梯度下降）簡單但收斂慢，需手動調參；SGD+Momentum加入“慣性”，加速收斂；Adam結合動量與自適應學習率，默認參數效果優異，是大多數任務的首選；AdamW在Adam基礎上加入權重衰減（L2正則化），有效防止過擬合。 PyTorch的`torch.optim`模塊提供多種優化器：SGD適用於簡單模型，SGD+Momentum加速波動模型（如RNN），Adam適配多數任務（CNN、Transformer等），AdamW適合小數據或複雜模型。 實戰中，對比線性迴歸任務可見：Adam收斂更快、損失更平穩，參數更接近真實值（如`y=2x+3`）；SGD易震盪。建議初學者優先用Adam，若需控制
閱讀全文從0開始學Pytorch：激活函數與卷積層基礎講解
### 激活函數與卷積層概述 **激活函數**：神經網絡需非線性變換擬合複雜關係，激活函數引入非線性。常見函數： - **ReLU**：`y = max(0, x)`，計算簡單，解決梯度消失，最常用（PyTorch：`nn.ReLU()`）。 - **Sigmoid**：`y = 1/(1+exp(-x))`，輸出(0,1)用於二分類，但梯度消失（PyTorch：`nn.Sigmoid()`）。 - **Tanh**：`y=(exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x))`，輸出(-1,1)，均值0，易訓練但仍有梯度消失（PyTorch：`nn.Tanh()`）。 **卷積層**：CNN核心，通過卷積核提取局部特徵。基本概念：輸入（如RGB圖像，形狀`(batch, in_channels, H, W)`）、卷積核（小矩陣）、步長（滑動像素數）、填充（邊緣補0控輸出尺寸）。PyTorch用`nn.Conv2d`實現，關鍵參數：`in_channels`（輸入
閱讀全文Pytorch入門必看：數據加載與預處理實戰教程
數據加載與預處理是深度學習模型訓練的關鍵基礎，PyTorch通過`Dataset`、`DataLoader`和`transforms`工具高效實現。`Dataset`作爲數據容器，定義樣本獲取方式，如`torchvision.datasets`內置MNIST等數據集，自定義需實現`__getitem__`和`__len__`。`DataLoader`負責批量加載，核心參數包括`batch_size`、`shuffle`（訓練設True）、`num_workers`（多線程加速）。數據預處理通過`transforms`實現，如`ToTensor`轉張量、`Normalize`歸一化、`RandomCrop`等數據增強（僅訓練集使用），`Compose`可組合變換。實戰以MNIST爲例，從定義預處理、加載數據集到創建`DataLoader`完成全流程，需注意歸一化參數、數據增強僅訓練集、Windows下`num_workers`設0避免多線程錯誤。掌握這些技能可高效處理數據，爲模型訓練奠基。
閱讀全文輕鬆掌握Pytorch基礎：張量操作與自動求導詳解
這篇文章介紹了PyTorch中張量（Tensor）的基礎內容。張量是存儲和操作數據的基本單位，類似NumPy數組但支持GPU加速，是神經網絡核心結構。創建方式包括從列表/NumPy數組（`torch.tensor()`/`as_tensor()`）和構造函數（`zeros()`/`ones()`/`rand()`等）。 基本屬性有形狀（`.shape`/`.size()`）、數據類型（`.dtype`）和設備（`.device`），可通過`.to()`轉換類型或設備。主要操作包括算術運算（加減乘除、矩陣乘法）、索引切片、變形（`reshape()`/`squeeze()`/`unsqueeze()`）及拼接拆分（`cat()`/`stack()`/`split()`等）。 自動求導是核心，通過`requires_grad=True`追蹤梯度，`backward()`觸發梯度計算，`grad`獲取梯度值。需注意非葉子節點梯度處理、梯度累加及`detach()`分離張量。掌握張量操作和自動求導是神經網絡學習的基礎。
閱讀全文Pytorch入門教程：手把手教你搭建第一個神經網絡模型
本文是PyTorch入門教程，通過搭建基於MNIST數據集的全連接神經網絡（MLP）模型，講解核心操作。首先安裝PyTorch（CPU/GPU版），使用torchvision加載MNIST數據集，經ToTensor轉換爲張量、Normalize標準化後，用DataLoader批量處理（batch_size=64）。模型定義爲輸入層784（28×28圖像展平）、隱藏層128（ReLU激活）、輸出層10（Softmax）的MLP，繼承nn.Module實現前向傳播。損失函數選CrossEntropyLoss，優化器用SGD（lr=0.01）。訓練5個epoch，循環執行前向傳播、損失計算、反向傳播與參數更新，每100batch打印損失。測試時模型設爲eval模式，禁用梯度計算，計算測試集準確率。教程還建議擴展方向，如調整網絡結構、更換優化器或數據集等。
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