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目次
線形検索
バイナリ検索
大きなO表記
ソートアルゴリズム
[ソート]を選択します
バブルソート

CSウィーク3

Apr 04, 2025 am 06:06 AM
C言語 ai データ検索 メモリ使用量 バブルソート

アルゴリズムは、問題を解決するための一連の指示であり、その実行速度とメモリの使用量はさまざまです。プログラミングでは、多くのアルゴリズムがデータ検索とソートに基づいています。この記事では、いくつかのデータ取得およびソートアルゴリズムを紹介します。

線形検索

配列[20, 500, 10, 5, 100, 1, 50]ターゲット値が見つかるまで、または完全な配列が移動(dòng)されるまで、配列の各要素を1つずつチェックします。

CSウィーク3

アルゴリズムフローチャートは次のとおりです。

CSウィーク3

線形検索用の擬似コードは次のとおりです。

<code>檢查每個(gè)元素:如果找到目標(biāo)值:返回true返回false</code>

C言語実裝:

 <code class="c">#include <cs50.h> #include <stdio.h> int main(void) { int numbers[] = {20, 500, 10, 5, 100, 1, 50}; int n = get_int("number: "); for (int i = 0; i </stdio.h></cs50.h></code>

線形検索の時(shí)間の複雑さはo(n)です。

バイナリ検索

バイナリ検索アルゴリズムは、ソート付き配列に適しています。検索範(fàn)囲を継続的に狹めることにより、効率が向上します。

バイナリ検索用の擬似コードは次のとおりです。

<code>如果數(shù)組為空:返回false如果中間元素等于目標(biāo)值:返回true如果中間元素大于目標(biāo)值:在左半部分繼續(xù)查找否則:在右半部分繼續(xù)查找</code>

バイナリ検索の時(shí)間の複雑さはO(log n)です。

大きなO表記

大きなO表記は、アルゴリズムの時(shí)間の複雑さを記述するために使用されます。次の図は、異なる時(shí)間の複雑さの曲線を示しています。

CSウィーク3

X軸は入力データの體積を表し、y軸はソリューション時(shí)間を表します。 O(log n)は最適な時(shí)間の複雑さを表し、O(n2)は最悪の時(shí)間の複雑さを表します。

ソートアルゴリズム

ソートアルゴリズムは、順序付けられていないデータを順序付きデータに変換するために使用されます。ソートデータは、バイナリ検索などの検索効率を改善できます。

[ソート]を選択します

ソートアルゴリズムを選択するための擬似コードは次のとおりです。

<code>對(duì)于每個(gè)元素:找到剩余元素中的最小值將最小值與當(dāng)前元素交換</code>

データがソートされたかどうかに関係なく、ソートの時(shí)間の複雑さをO(n2)にする時(shí)間の複雑さを選択します。

CSウィーク3

バブルソート

バブルソートアルゴリズムは、隣接する要素を繰り返し比較して交換することにより、データをソートします。

バブルソートアルゴリズムの擬似コードは次のとおりです。

<code>重復(fù)n-1 次:對(duì)于每個(gè)元素:如果相鄰元素順序錯(cuò)誤:交換它們?nèi)绻催M(jìn)行任何交換:結(jié)束排序</code>

バブルソートの時(shí)間の複雑さは、最悪の場(chǎng)合はO(n2)、最良の場(chǎng)合はo(n)です。

この記事は、CS50x 2024ソースコードに基づいています。

以上がCSウィーク3の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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PHPでソーシャル共有機(jī)能を構(gòu)築するコア方法は、各プラットフォームの要件を満たす共有リンクを動(dòng)的に生成することです。 1.最初に現(xiàn)在のページまたは指定されたURLおよび記事情報(bào)を取得します。 2。urlencodeを使用してパラメーターをエンコードします。 3.各プラットフォームのプロトコルに従って、共有リンクをスプライスおよび生成します。 4.ユーザーがクリックして共有できるように、フロントエンドにリンクを表示します。 5.ページ上のOGタグを動(dòng)的に生成して、コンテンツディスプレイの共有を最適化します。 6. XSS攻撃を防ぐために、必ずユーザーの入力を逃がしてください。この方法は、複雑な認(rèn)証を必要とせず、メンテナンスコストが低く、ほとんどのコンテンツ共有ニーズに適しています。

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AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報(bào)を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評(píng)価に焦點(diǎn)を當(dāng)てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認(rèn)し、Xを使用する必要があります。

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ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時(shí)ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音聲認(rèn)識(shí)など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

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PHPは、AI畫像処理を直接実行するのではなく、APIを介して統(tǒng)合します。これは、コンピューティング集約型タスクではなくWeb開発に優(yōu)れているためです。 API統(tǒng)合は、専門的な分業(yè)を達(dá)成し、コストを削減し、効率を向上させることができます。 2。主要なテクノロジーの統(tǒng)合には、GuzzleまたはCurlを使用してHTTPリクエスト、JSONデータエンコードとデコード、APIキーセキュリティ認(rèn)証、非同期キュー処理時(shí)間を処理するタスク、堅(jiān)牢なエラー処理と再試行メカニズム、畫像ストレージとディスプレイが含まれます。 3.一般的な課題には、APIコストが制御不能、制御不能な生成結(jié)果、ユーザーエクスペリエンスの低さ、セキュリティリスク、困難なデータ管理が含まれます。対応戦略は、ユーザーの割り當(dāng)てとキャッシュを設(shè)定し、プロップガイダンスとマルチピクチャの選択、非同期通知と進(jìn)捗プロンプト、主要な環(huán)境変數(shù)ストレージとコンテンツ監(jiān)査、クラウドストレージを提供します。

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PHPは、データベーストランザクションと任意の行ロックを通じて在庫控除原子性を保証し、高い同時(shí)過剰販売を防ぎます。 2。マルチプラットフォームの在庫の一貫性は、集中管理とイベント駆動(dòng)型の同期に依存し、API/Webhook通知とメッセージキューを組み合わせて、信頼できるデータ送信を確保します。 3.アラームメカニズムは、さまざまなシナリオで低在庫、ゼロ/ネガティブインベントリ、販売、補(bǔ)充サイクル、異常な変動(dòng)戦略を設(shè)定し、緊急性に応じてDingTalk、SMS、または電子メールの責(zé)任者を選択する必要があり、アラーム情報(bào)は完全かつ明確にしてビジネス適応と迅速な対応を?qū)g現(xiàn)する必要があります。

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PHPは、インテリジェントな顧客サービスにおけるコネクタと脳センターの役割を果たし、フロントエンドの入力、データベースストレージ、外部AIサービスの接続を擔(dān)當(dāng)しています。 2。それを?qū)g裝するとき、マルチレイヤーアーキテクチャを構(gòu)築する必要があります:フロントエンドはユーザーメッセージ、PHPバックエンド前処理とルートのリクエストを受信し、最初にローカルナレッジベースと一致し、ミスはOpenAIやDialogflowなどの外部AIサービスを呼び出してインテリジェントな返信を取得します。 3.セッション管理は、コンテキストの継続性を確保するために、PHPによってMySQLおよびその他のデータベースに書き込まれます。 4.統(tǒng)合されたAIサービスは、Guzzleを使用してHTTPリクエストを送信し、Apikeysを安全に保存し、エラー処理と応答分析の良い仕事をする必要があります。 5.データベース設(shè)計(jì)には、セッション、メッセージ、知識(shí)ベース、ユーザーテーブルが含まれ、インデックスを合理的に構(gòu)築し、セキュリティとパフォーマンスを確保し、ロボットメモリをサポートする必要があります。

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