算法——排序算法

目录

1、冒泡排序

2、插入排序

3、选择排序

4、归并排序

5、快速排序

 6、堆排序

 7、计数排序

 8、桶排序

 9、基数排序


常见的排序算法包括:

  1. 冒泡排序(Bubble Sort)
  2. 插入排序(Insertion Sort)
  3. 选择排序(Selection Sort)
  4. 归并排序(Merge Sort)
  5. 快速排序(Quick Sort)
  6. 堆排序(Heap Sort)
  7. 计数排序(Counting Sort)
  8. 桶排序(Bucket Sort)
  9. 基数排序(Radix Sort)

1、冒泡排序

  • 工作原理:
    • 1、比较相邻的两个元素。如果前面的元素大于后面的元素,则交换它们的位置;
    • 2、对每一对相邻的元素进行同样的操作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样一趟比较结束后,最大的元素就"沉"到了数列的最末尾;
    • 3、针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
    • 4、重复步骤1~3,当没有相邻的元素需要交换时,排序就完成了。

冒泡排序示例代码:

public class BubbleSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 2, 9, 1, 5, 6};
        bubbleSort(arr);
        System.out.println("\n排序后的数组:");
        for (int num : arr) {
            System.out.print(num + " ");
        }
    }
    
    public static void bubbleSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        boolean swapped;
        
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            swapped = false;
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    // 交换 arr[j] 和 arr[j + 1]
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j + 1];
                    arr[j + 1] = temp;
                    swapped = true;
                }
            }
            // 如果没有发生交换,说明数组已经有序
            if (!swapped) {
                break;
            }
        }
    }
}

2、插入排序

  • 工作原理:
    • 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序。
    • 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描。
    • 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置。
    • 重复步骤 3,直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置。
    • 将新元素插入到该位置后。
    • 重复步骤 2~5,数组经过 n-1 次遍历后就会变成有序序列。

插入排序示例代码:

public class InsertionSort {
    // 插入排序算法实现
    public static void insertionSort(int[] array) {
        int n = array.length;
        // 从第二个元素开始遍历数组
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            int key = array[i]; // 当前要插入的值
            int j = i - 1; // 已排序部分的最后一个元素的下标
            // 在已排序部分中寻找合适的位置插入key
            while (j >= 0 && array[j] > key) {
                array[j + 1] = array[j]; // 向后移动元素
                j--;
            }
            array[j + 1] = key; // 将key插入合适的位置
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {12, 11, 13, 5, 6};
        insertionSort(arr);
        System.out.print("Sorted array: ");
        for (int i : arr) {
            System.out.print(i + " ");
        }
    }
}

3、选择排序

  • 工作原理:
    • 1、首先,从未排序的元素中找到最小(或最大)的元素。
    • 2、将其放到已排序序列的末尾(或者放到另一个数组的开头)。
    • 3、然后,再从剩余的未排序元素中找到最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。
    • 4、重复步骤 2 和步骤 3,直到所有元素都已排序。

 选择排序的伪代码:

function selectionSort(array)
    n = array.length
    for i from 0 to n-1
        minIndex = i
        for j from i+1 to n-1
            if array[j] < array[minIndex]
                minIndex = j
        swap array[i] and array[minIndex]
    end for
end function
//外层循环遍历数组,
//内层循环找到未排序部分中的最小元素,并将其与当前外层循环位置的元素交换,
//这样就不断地将最小元素放到已排序部分的末尾,直到整个数组都排序完成

4、归并排序

  • 工作原理:

    • 分解:将待排序的数组不断地二分,直到每个子序列只有一个元素为止。

    • 排序:对每个子序列进行排序,可以采用递归的方式来实现。

    • 合并:将排好序的子序列再合并为一个整体有序的数组。

归并排序示例代码:

public class MergeSort {

    // 归并排序的主函数,对数组array进行归并排序
    public static void mergeSort(int[] array, int left, int right) {
        if (left < right) {
            // 计算中间位置
            int middle = (left + right) / 2;
            // 递归地对左半部分进行归并排序
            mergeSort(array, left, middle);
            // 递归地对右半部分进行归并排序
            mergeSort(array, middle + 1, right);
            // 合并左右两部分
            merge(array, left, middle, right);
        }
    }

    // 将两个已经排序的数组段 array[left...middle] 和 array[middle+1...right] 合并成一个有序数组
    public static void merge(int[] array, int left, int middle, int right) {
        // 计算左右两部分数组段的长度
        int n1 = middle - left + 1;
        int n2 = right - middle;

        // 创建临时数组存储左右两部分的数据
        int[] leftArray = new int[n1];
        int[] rightArray = new int[n2];

        // 将数据拷贝到临时数组
        for (int i = 0; i < n1; i++) {
            leftArray[i] = array[left + i];
        }
        for (int i = 0; i < n2; i++) {
            rightArray[i] = array[middle + i + 1];
        }

        // 合并左右两部分数组段
        int i = 0, j = 0;
        int k = left;
        while (i < n1 && j < n2) {
            if (leftArray[i] <= rightArray[j]) {
                array[k] = leftArray[i];
                i++;
            } else {
                array[k] = rightArray[j];
                j++;
            }
            k++;
        }

        // 将剩余的元素拷贝到数组中
        while (i < n1) {
            array[k] = leftArray[i];
            i++;
            k++;
        }

        while (j < n2) {
            array[k] = rightArray[j];
            j++;
            k++;
        }
    }
}

5、快速排序

工作原理:

  • 选取一个基准元素(通常选择第一个元素),将序列分割为两个子序列;
  • 将小于基准的元素放在基准的左边,大于基准的元素放在右边;
  • 对左右子序列分别进行递归快速排序;
  • 合并左右子序列。

快速排序的示例代码:

public class QuickSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 2, 9, 3, 7, 6, 1, 8, 4};
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1); // 调用快速排序算法
        for (int i : arr) {
            System.out.print(i + " "); // 输出排序后的数组
        }
    }

    public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
        if (arr == null || arr.length == 0 || low >= high) {
            return; // 如果数组为空或者low大于等于high,直接返回
        }
        int middle = low + (high - low) / 2; // 计算中间值的索引
        int pivot = arr[middle]; // 取得中间值作为基准值
        int i = low, j = high; // 初始化i和j作为左右指针
        while (i <= j) { // 当i小于等于j时循环
            while (arr[i] < pivot) { // 在左半部分找到第一个大于等于基准值的元素
                i++;
            }
            while (arr[j] > pivot) { // 在右半部分找到第一个小于等于基准值的元素
                j--;
            }
            if (i <= j) { // 如果左指针小于等于右指针
                int temp = arr[i]; // 交换arr[i]和arr[j]
                arr[i] = arr[j];
                arr[j] = temp;
                i++;
                j--;
            }
        }
        if (low < j) { // 递归处理左半部分
            quickSort(arr, low, j);
        }
        if (high > i) { // 递归处理右半部分
            quickSort(arr, i, high);
        }
    }
}

 6、堆排序

工作原理:

  • 构建堆:首先将待排序的数据构建成一个二叉堆,可以是最大堆或最小堆。这个步骤可以使用从下往上的循环方式,从最后一个非叶子节点开始,逐个向前调整节点使得以当前节点为根的子树满足堆的性质。

  • 排序:将堆顶元素(最大值或最小值)与堆的最后一个元素交换位置,并将堆的大小减一。接着调整交换后的堆,使其满足堆的性质。重复以上步骤,直到整个数组排序完成。

堆排序的示例代码:

  1. 统计每个元素出现的次数:遍历待排序的数组,统计每个元素出现的次数,可以使用额外的辅助数组来保存计数结果。
  2. 根据元素的计数信息,确定元素在排序后的位置:根据元素值和它在计数数组中的计数位置,确定元素在排序后的位置。
  3. 将元素放置到正确的位置上:遍历待排序的数组,根据元素值在计数数组中的位置,将元素放置到正确的位置上。
  4. 输出排序后的结果:将排序后的元素依次输出,即得到排好序的数组。
public class HeapSort {
    // 堆排序的主要入口方法,用于对整个数组进行排序
    public static void sort(int[] arr) {
        // 构建最大堆
        buildMaxHeap(arr);
        
        // 从最后一个非叶子节点开始,依次将根节点与末尾元素交换,并重新调整堆
        for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
            swap(arr, 0, i); // 将根节点与末尾元素交换
            adjustHeap(arr, 0, i); // 重新调整堆
        }
    }

    // 构建最大堆的方法
    private static void buildMaxHeap(int[] arr) {
        int lastIndex = arr.length - 1;
        int parentIndex = (lastIndex - 1) / 2; // 最后一个非叶子节点的下标
        for (int i = parentIndex; i >= 0; i--) {
            adjustHeap(arr, i, arr.length);
        }
    }

    // 调整堆的方法,使其满足最大堆的性质
    private static void adjustHeap(int[] arr, int index, int length) {
        int temp = arr[index]; // 当前父节点
        for (int k = 2 * index + 1; k < length; k = 2 * k + 1) { // 从index结点的左子结点开始,也就是2*index+1处开始
            if (k + 1 < length && arr[k] < arr[k + 1]) { // 如果左子结点小于右子结点,k指向右子结点
                k++;
            }
            if (arr[k] > temp) { // 如果子节点大于父节点,将子节点值赋给父节点(不用进行交换)
                arr[index] = arr[k];
                index = k;
            } else {
                break;
            }
        }
        arr[index] = temp; // 将temp值放到最终的位置
    }

    // 交换数组中两个元素的方法
    private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    // 测试方法
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {4, 6, 8, 5, 9, 1, 2, 3, 7};
        sort(arr);
        for (int num : arr) {
            System.out.print(num + " ");
        }
    }
}

 7、计数排序

工作原理:

  • 统计每个元素出现的次数:遍历待排序的数组,统计每个元素出现的次数,可以使用额外的辅助数组来保存计数结果。
  • 根据元素的计数信息,确定元素在排序后的位置:根据元素值和它在计数数组中的计数位置,确定元素在排序后的位置。
  • 将元素放置到正确的位置上:遍历待排序的数组,根据元素值在计数数组中的位置,将元素放置到正确的位置上。
  • 输出排序后的结果:将排序后的元素依次输出,即得到排好序的数组。

计数排序的示例代码:

public class CountingSortExample {
    public static void countingSort(int[] array, int max) {
        int[] count = new int[max + 1]; // 创建计数数组,并初始化为 0

        for (int num : array) {
            count[num]++; // 统计每个元素的个数
        }

        int k = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                array[k] = i;  // 将计数数组中的元素按顺序填充到原始数组中
                k++;
                count[i]--;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {4, 2, 2, 8, 3, 3, 1};
        int max = 8; // 数组中的最大值

        System.out.println("Before sorting: " + Arrays.toString(array));
        countingSort(array, max);
        System.out.println("After sorting: " + Arrays.toString(array));
    }
}

 8、桶排序

工作原理:

  • 遍历待排序数组,根据预设的规则将元素分配到对应的桶中。
  • 对每个桶内的元素进行排序,可以选择使用插入排序、快速排序等方法。
  • 将各个桶中的元素按顺序合并起来,得到最终的有序数组。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;

public class BucketSort {
    public static void bucketSort(int[] nums) {
        int bucketSize = 5; // 设置桶的大小
        int maxValue = Integer.MIN_VALUE;
        int minValue = Integer.MAX_VALUE;
        for (int num : nums) {
            maxValue = Math.max(maxValue, num); // 找到待排序数组的最大值
            minValue = Math.min(minValue, num); // 找到待排序数组的最小值
        }

        int bucketCount = (maxValue - minValue) / bucketSize + 1; // 计算桶的个数

        ArrayList<ArrayList<Integer>> buckets = new ArrayList<>(bucketCount);
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            buckets.add(new ArrayList<>()); // 初始化桶
        }

        for (int num : nums) {
            int bucketIndex = (num - minValue) / bucketSize; // 计算元素应该放入的桶的索引
            buckets.get(bucketIndex).add(num); // 将元素放入对应的桶中
        }

        int index = 0;
        for (ArrayList<Integer> bucket : buckets) {
            Collections.sort(bucket); // 对每个桶内的元素进行排序
            for (int num : bucket) {
                nums[index++] = num; // 将排序好的元素放回原数组
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {29, 25, 3, 49, 9, 37, 21, 43};
        bucketSort(arr);
        for (int num : arr) {
            System.out.print(num + " ");
        }
    }
}

 9、基数排序

工作原理:

  • 首先,将待排序的整数按照个位数的数值进行分配到 "桶" 中。
  • 然后,按照个位数的顺序将桶中的数字依次取出,组成一个新的序列。
  • 接着,再以十位数的数值进行分配到对应的桶中,并按顺序取出,形成新的序列。
  • 最后,以此类推,直到所有位数都分配完毕,得到有序的序列。

基数排序的示例代码:

import java.util.ArrayList;

public class RadixSort {
    // 获取数字的指定位数的数字
    public static int getDigit(int number, int digitPlace) {
        return (number / digitPlace) % 10;
    }

    // 基数排序函数
    public static void radixSort(int[] arr) {
        // 找出数组中的最大值,以确定需要多少位数
        int max = arr[0];
        for (int num : arr) {
            if (num > max) {
                max = num;
            }
        }

        // 计算最大值的位数
        int numDigits = 1;
        while (max > 9) {
            max /= 10;
            numDigits++;
        }

        // 创建 10 个桶
        ArrayList<ArrayList<Integer>> buckets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            buckets.add(new ArrayList<>());
        }

        // 进行排序
        for (int digit = 1; digit <= Math.pow(10, numDigits - 1); digit *= 10) {
            // 将数字分配到对应的桶中
            for (int num : arr) {
                int digitVal = getDigit(num, digit);
                buckets.get(digitVal).add(num);
            }

            // 从桶中取出数字,并按顺序放回原数组
            int index = 0;
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                for (int num : buckets.get(i)) {
                    arr[index++] = num;
                }
                buckets.get(i).clear(); // 清空桶,以便下一轮排序使用
            }
        }
    }

    // 测试
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66};
        radixSort(arr);

        System.out.print("排序后的数组:");
        for (int num : arr) {
            System.out.print(num + " ");
        }
    }
}

一、1023: [编程入门]选择排序

题目描述
用选择法对10个整数从小到大排序。
输入格式
输入10个无序的数字
输出格式
排序好的10个整数
样例输入
4 85 3 234 45 345 345 122 30 12
样例输出
3
4
12
30
45
85
122
234
345
345

import java.util.*;
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int[] array=new int[10];
        for(int i=0;i<10;i++) {
        	array[i]=scanner.nextInt();
        }
        selectionSort(array);
    }
    public static void selectionSort(int[] array) {
    	for(int i=0;i<array.length;i++) {
    		int minIndex=i;
    		for(int j=i+1;j<array.length;j++) {//从未排序的元素中找到最小的元素
    			if(array[j]<array[minIndex]) {
    				minIndex=j;//更新最小元素的下标
    			}
    		}
    		//将其放到已排序序列的末尾(0到i为已排序,j到n-1为未排序)
			int temp=array[i];
			array[i]=array[minIndex];
			array[minIndex]=temp;
    	}
    	for(int i=0;i<10;i++) {
        	System.out.println(array[i]);
        }
    }
}

 

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房地产业在海南占有非常重要的地位。 同样&#xff0c;海南也有很多房地产中介机构。 那么&#xff0c;2023年海南房产中介登记证如何办理呢&#xff1f; 海南房产中介注册需要什么条件&#xff1f; 办理海南房产中介机构登记需要提交哪些材料&#xff1f; ……今天博宇会计小编…

神经网络系列---归一化

文章目录 归一化批量归一化预测阶段 测试阶段γ和β&#xff08;注意&#xff09;举例 层归一化前向传播反向传播 归一化 批量归一化 &#xff08;Batch Normalization&#xff09;在训练过程中的数学公式可以概括如下&#xff1a; 给定一个小批量数据 B { x 1 , x 2 , … …

读人工不智能:计算机如何误解世界笔记02_Hello,world

1. Hello&#xff0c;world 1.1. “Hello&#xff0c;world”是布赖恩克尼汉和丹尼斯里奇于1978年出版的经典著作《C程序设计语言》中的第一个编程项目 1.2. 贝尔实验室可以说是现代计算机科学界中的智库&#xff0c;地位好比巧克力界的好时巧克力 1.3. 计算机科学界的大量创…

【大厂AI课学习笔记NO.53】2.3深度学习开发任务实例(6)数据采集

这个系列写了53期了&#xff0c;很多朋友收藏&#xff0c;看来还是觉得有用。 后续我会把相关的内容&#xff0c;再次整理&#xff0c;做成一个人工智能专辑。 今天学习到了数据采集的环节。 这里有个问题&#xff0c;数据准备包括什么&#xff0c;还记得吗&#xff1f; 数…

Linux之ACL权限chmod命令

一. chmod命令 chmod命令来自英文词组change mode的缩写&#xff0c;其功能是改变文件或目录权限的命令。默认只有文件的所有者和管理员可以设置文件权限&#xff0c;普通用户只能管理自己文件的权限属性。 设置权限时可以使用数字法&#xff0c;亦可使用字母表达式&#xff0…

2.5G/5G/10G高速率网络变压器(网络隔离变压器)产品介绍(1)

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Vue.js+SpringBoot开发超市商品管理系统

目录 一、摘要1.1 简介1.2 项目录屏 二、研究内容2.1 数据中心模块2.2 超市区域模块2.3 超市货架模块2.4 商品类型模块2.5 商品档案模块 三、系统设计3.1 用例图3.2 时序图3.3 类图3.4 E-R图 四、系统实现4.1 登录4.2 注册4.3 主页4.4 超市区域管理4.5 超市货架管理4.6 商品类型…

C语言——结构体——(第21篇)

坚持就是胜利 文章目录 一、结构体类型的声明1、结构的基础知识2、结构的声明3、结构成员的类型 二、结构体变量的定义和初始化结构体中包含结构体 三、结构体成员访问问题一&#xff1a;t.name "张三"&#xff0c;对吗&#xff1f;问题二&#xff1a;set_Stu(s);应…

【深度学习目标检测】十九、基于深度学习的芒果计数分割系统-含数据集、GUI和源码(python,yolov8)

使用深度学习算法检测芒果具有显著的优势和应用价值。以下是几个主要原因&#xff1a; 特征学习的能力&#xff1a;深度学习&#xff0c;特别是卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;&#xff0c;能够从大量的芒果图像中自动学习和提取特征。这些特征可能是传统方法难以手动…

数学建模资料分享

1. 往年各赛题的优秀论文 可以用来参考一下论文是怎么写的。参考论文的结构&#xff0c;格式&#xff0c;思路等等。 链接&#xff1a;https://pan.baidu.com/s/1WG2t4-x9MjtaSgkq4ue5AQ?pwdnlzx 提取码&#xff1a;nlzx --来自百度网盘超级会员V4的分享 2.论文模板 链接&a…

操作系统访问控制机制

使用访问控制技术&#xff0c;可以设置用户对系统资源的访问权限&#xff0c;即限定用户只能访问允许访问的资源。访问控制还可以通过设置文件的属性&#xff0c;来保护文件只能被读而不能被修改&#xff0c;或只允许核准的用户对其进行修改等。 1.1 保护域 把一个进程能对某…

记录一次xpclr检测中报错(“No permission to write in the specified directory: {0}“)

这里写自定义目录标题 报错修正思路&#xff1a;将 -O参数修改成为相对目录加文件名称格式。 报错 看到这个问题&#xff0c;一头雾水&#xff0c;没有写入权限。结果是程序问题。 修正思路&#xff1a;将 -O’参数修改成为相对目录加文件名称格式。 代码&#xff1a;

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linux之JAVA环境配置Tomcat离线安装与启动

文章目录 一、jdk安装具体步骤二、tomcat安装具体步骤三、MySql具体步骤修改密码登录 四、部署单价项目具体步骤 一、jdk安装具体步骤 1、查询是否有jdk java -version 2、进入opt目录 cd /opt 3.连接服务器工具 进入opt目录&#xff0c;把压缩文件上传 4.等待传好之后&am…

二分算法(c++版)

二分的本质是什么&#xff1f; 很多人会认为单调性是二分的本质&#xff0c;但其实其本质并非单调性&#xff0c;只是说&#xff0c;有单调性的可以进行二分&#xff0c;但是有些题目没有单调性我们也可以进行二分。其本质其实是一个边界问题&#xff0c;给定一个条件&#xf…

【flutter】环境安装

安装flutter sdk 下载sdk flutter sdk就包含dart&#xff0c;所以我们只用安装flutter sdk就可以了。 我们去清华大学开源软件镜像站下载&#xff0c;flutter开发中&#xff0c;版本对不上基本项目就跑步起来&#xff0c;如果是团队协同开发的话&#xff0c;建议统一下载指定版…

【踩坑】PyTorch中指定GPU不生效和GPU编号不一致问题

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python-mysql协程并发常用操作封装

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YOLO系列论文阅读(v1--v3)

搞目标检测&#xff0c;绕不开的一个框架就是yolo&#xff0c;而且更糟糕的是&#xff0c;随着yolo的发展迭代&#xff0c;yolo网络可以做的事越来越多&#xff0c;语义分割&#xff0c;关键点检测&#xff0c;3D目标检测。。。这几天决定把YOLO系列彻底梳理一下&#xff0c;在…