CS-Week 3
Apr 04, 2025 am 06:06 AMAlgoritma adalah set arahan untuk menyelesaikan masalah, dan kelajuan pelaksanaan dan penggunaan memori berbeza -beza. Dalam pengaturcaraan, banyak algoritma didasarkan pada carian dan penyortiran data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa algoritma pengambilan data dan penyortiran.
Carian linear
Katakan terdapat array [20, 500, 10, 5, 100, 1, 50]
dan anda perlu mencari nombor 50. Algoritma carian linear memeriksa setiap elemen dalam array satu demi satu sehingga nilai sasaran dijumpai atau array lengkap dilalui.
Carta aliran algoritma adalah seperti berikut:
Kod pseudo untuk carian linear adalah seperti berikut:
<code>檢查每個元素:如果找到目標(biāo)值:返回true返回false</code>
Pelaksanaan Bahasa C:
<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>
Kerumitan masa carian linear adalah O (n).
Carian binari
Algoritma carian binari sesuai untuk susunan yang disusun. Ia meningkatkan kecekapan dengan terus menyempitkan julat carian.
Kod pseudo untuk carian binari adalah seperti berikut:
<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>
Kerumitan masa carian binari adalah O (log n).
Notasi besar
Notasi o yang besar digunakan untuk menggambarkan kerumitan masa algoritma. Angka berikut menunjukkan lengkung kerumitan masa yang berbeza:
Paksi x mewakili jumlah data input, dan paksi-y mewakili masa penyelesaian. O (log N) mewakili kerumitan masa yang optimum, dan O (n2) mewakili kerumitan masa yang paling teruk.
Algoritma menyusun
Algoritma penyortiran digunakan untuk menukar data yang tidak teratur ke dalam data yang diperintahkan. Susun data boleh meningkatkan kecekapan carian, seperti carian binari.
Pilih Sort
Pseudocode untuk memilih algoritma penyortiran adalah seperti berikut:
<code>對于每個元素:找到剩余元素中的最小值將最小值與當(dāng)前元素交換</code>
Pilih kerumitan masa penyortiran menjadi O (n2), tanpa mengira sama ada data telah disusun atau tidak.
Jenis gelembung
Algoritma penyortiran gelembung menyusun data dengan berulang kali membandingkan dan bertukar elemen bersebelahan.
Pseudocode algoritma penyortiran gelembung adalah seperti berikut:
<code>重復(fù)n-1 次:對于每個元素:如果相鄰元素順序錯誤:交換它們?nèi)绻催M行任何交換:結(jié)束排序</code>
Kerumitan masa penyortiran gelembung adalah O (n2) dalam kes terburuk dan O (n) dalam kes terbaik.
Artikel ini berdasarkan kod sumber CS50X 2024.
Atas ialah kandungan terperinci CS-Week 3. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Kaedah teras untuk membina fungsi perkongsian sosial dalam PHP adalah untuk menghasilkan pautan perkongsian secara dinamik yang memenuhi keperluan setiap platform. 1. Mula -mula dapatkan halaman semasa atau URL dan maklumat artikel yang ditentukan; 2. Gunakan urlencode untuk menyandikan parameter; 3. Sambutan dan menjana pautan perkongsian mengikut protokol setiap platform; 4. Pautan paparan di hujung depan untuk pengguna mengklik dan berkongsi; 5. Dinamik menghasilkan tag OG pada halaman untuk mengoptimumkan paparan kandungan perkongsian; 6. Pastikan untuk melepaskan input pengguna untuk mencegah serangan XSS. Kaedah ini tidak memerlukan pengesahan yang kompleks, mempunyai kos penyelenggaraan yang rendah, dan sesuai untuk kebanyakan keperluan perkongsian kandungan.

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

PHP tidak secara langsung melaksanakan pemprosesan imej AI, tetapi mengintegrasikan melalui API, kerana ia adalah baik pada pembangunan web dan bukannya tugas-tugas intensif pengkomputeran. Integrasi API boleh mencapai pembahagian profesional buruh, mengurangkan kos, dan meningkatkan kecekapan; 2. Mengintegrasikan teknologi utama termasuk menggunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan HTTP, pengekodan data JSON dan penyahkodan, pengesahan keselamatan utama API, pemprosesan giliran yang memakan masa yang memakan masa, pengendalian ralat yang teguh dan mekanisme semula, penyimpanan imej dan paparan; 3. Cabaran umum termasuk kos API daripada kawalan, hasil generasi yang tidak terkawal, pengalaman pengguna yang lemah, risiko keselamatan dan pengurusan data yang sukar. Strategi tindak balas menetapkan kuota dan cache pengguna, menyediakan panduan propt dan pemilihan multi-gambar, pemberitahuan asynchronous dan kemajuan kemajuan, penyimpanan pembolehubah persekitaran utama dan audit kandungan, dan penyimpanan awan.

PHP memastikan pemotongan inventori atomik melalui urus niaga pangkalan data dan kunci baris forupdate untuk mengelakkan overselling serentak yang tinggi; 2. Konsistensi inventori pelbagai platform bergantung kepada pengurusan berpusat dan penyegerakan yang didorong oleh peristiwa, menggabungkan pemberitahuan API/webhook dan beratur mesej untuk memastikan penghantaran data yang boleh dipercayai; 3. Mekanisme penggera harus menetapkan inventori rendah, sifar/inventori negatif, jualan yang tidak dapat dilepaskan, kitaran penambahan dan strategi turun naik yang tidak normal dalam senario yang berbeza, dan pilih DingTalk, SMS atau orang yang bertanggungjawab e -mel mengikut urgensi, dan maklumat penggera mesti lengkap dan jelas untuk mencapai penyesuaian perniagaan dan tindak balas yang cepat.

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Pilih Perkhidmatan Pengiktirafan Suara AI yang sesuai dan mengintegrasikan PHPSDK; 2. Gunakan PHP untuk memanggil FFMPEG untuk menukar rakaman ke dalam format API yang diperlukan (seperti WAV); 3. Muat naik fail ke penyimpanan awan dan hubungi pengiktirafan tak segerak API; 4. Menganalisis hasil JSON dan menyusun teks menggunakan teknologi NLP; 5. Menjana dokumen Word atau Markdown untuk melengkapkan automasi rekod mesyuarat. Seluruh proses perlu memastikan penyulitan data, kawalan akses dan pematuhan untuk memastikan privasi dan keselamatan.

Apabila memilih API penulisan AI, anda perlu memeriksa kestabilan, harga, pencocokan fungsi dan sama ada terdapat percubaan percuma; 2. PHP menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan pos dan menggunakan JSON_DECODE untuk memproses data JSON yang dikembalikan, perhatikan untuk menangkap pengecualian dan kod ralat; 3. Mengintegrasikan kandungan AI ke dalam projek memerlukan mekanisme audit dan menyokong penyesuaian peribadi; 4. Cache, giliran asynchronous dan teknologi terhad semasa boleh digunakan untuk mengoptimumkan prestasi untuk mengelakkan kesesakan kerana kesesuaian yang tinggi.
