一、以图 2-2 为模型,说明INSERTION-SORT 在数组 A=(31,41,59,26,41,58)上的执行过程。

文心一言:

以图 2-2 为模型,说明INSERTION-SORT 在数组 A=(31,41,59,26,41,58) 上的执行过程。

首先,将数组 A 中的每个元素 a[i] 插入到数组 A[i-1] 的后面,即 a[i] = a[i-1]+1。

接着,将数组 A 中的每个元素 a[i] 插入到数组 A[i-1] 的前面,即 a[i] = a[i-1]-1。

最后,将数组 A 中的每个元素 a[i] 插入到数组 A[i-1] 的左边,即 a[i] = a[i-1]+1。

因此,INSERTION-SORT 在数组 A=(31,41,59,26,41,58) 上的执行过程如下:

a[0] = 31
a[1] = 26
a[2] = 41
a[3] = 41
a[4] = 26
a[5] = 59
a[6] = 58

在这个过程中,数组 A 中的每个元素 a[i] 都被插入到了正确的位置。

chatgpt:

以下是在数组 A=(31,41,59,26,41,58)上执行 INSERTION-SORT 的过程:

  1. 第一次迭代:

    • i = 2, key = 41
    • 将 41 与 31 比较,大于 31,则不进行交换,数组为 (31, 41, 59, 26, 41, 58)
  2. 第二次迭代:
    • i = 3, key = 59
    • 将 59 与 41 比较,大于 41,则不进行交换,数组为 (31, 41, 59, 26, 41, 58)
  3. 第三次迭代:
    • i = 4, key = 26
    • 将 26 与 59 比较,小于 59,则将 59 向右移动一位,数组为 (31, 41, 26, 59, 41, 58)
    • 将 26 与 41 比较,小于 41,则将 41 向右移动一位,数组为 (31, 26, 41, 59, 41, 58)
    • 将 26 与 31 比较,小于 31,则将 31 向右移动一位,数组为 (26, 31, 41, 59, 41, 58)
    • 将 26 插入到正确的位置,数组为 (26, 31, 41, 59, 41, 58)
  4. 第四次迭代:
    • i = 5, key = 41
    • 将 41 与 59 比较,小于 59,则将 59 向右移动一位,数组为 (26, 31, 41, 41, 59, 58)
    • 将 41 插入到正确的位置,数组为 (26, 31, 41, 41, 59, 58)
  5. 第五次迭代:
    • i = 6, key = 58
    • 将 58 与 59 比较,小于 59,则将 59 向右移动一位,数组为 (26, 31, 41, 41, 58, 59)
    • 将 58 插入到正确的位置,数组为 (26, 31, 41, 41, 58, 59)

最终得到排序后的数组 A=(26, 31, 41, 41, 58, 59)。

二、重写过程 INSERTION-SORT,使之按非升序(而不是非降序)排序。

文心一言:

在 INSERTION-SORT 算法中,如果要按非升序排序,可以使用以下步骤:

将数据分成两个部分:要插入的数据和已排序的数据。
对要插入的数据进行排序。可以使用任何一种排序算法,例如冒泡排序、快速排序、归并排序等。
将要插入的数据插入到已排序的数据中。可以使用任何一种插入算法,例如直接插入、归并插入等。
重复步骤 2 和步骤 3,直到所有数据都被插入到已排序的数据中。
下面是一个示例实现:

def insertion_sort(arr):
# 将数据分成两个部分:要插入的数据和已排序的数据
n = len(arr)
for i in range(1, n):
# 对要插入的数据进行排序
arr[i] = arr[i-1]
# 将要插入的数据插入到已排序的数据中
j = i - 1
while j >= 0 and arr[j] > arr[i]:
arr[j+1] = arr[j]
j -= 1
arr[j+1] = arr[i]
return arr

在这个实现中,我们首先将数据分成两个部分:要插入的数据和已排序的数据。然后,我们对要插入的数据进行排序,并将其插入到已排序的数据中。最后,我们重复这个过程,直到所有数据都被插入到已排序的数据中。

chatgpt:

以下是重写后的 INSERTION-SORT 过程,使其按非升序排序:

INSERTION-SORT(A)
1 for j = 2 to A.length
2 key = A[j]
3 i = j - 1
4 while i > 0 and A[i] < key
5 A[i+1] = A[i]
6 i = i - 1
7 A[i+1] = key

相较于原来的 INSERTION-SORT,该算法对第 4 行的判断条件进行了修改。在原来的算法中,判断条件为 A[i] > key,即当前元素大于待插入元素时,继续进行循环操作。而在这里,我们将其改为 A[i] < key,即当前元素小于待插入元素时,继续进行循环操作。这样就能够实现按非升序排序了。

三、考虑以下查找问题:

输入:n个数的一个序列A=(al,a2,……,an)和一个值v。
输出:下标i使得v=A[i]门或者当v不在A 中出现时,v为特殊值 NIL。
写出线性查找的伪代码,它扫描整个序列来查找 v。使用一个循环不变式来证明你的算法是正确的。确保你的循环不变式满足三条必要的性质。

文心一言:


chatgpt:

以下是线性查找的伪代码:

LINEAR-SEARCH(A, v)
1 for i = 1 to A.length
2 if A[i] == v
3 return i
4 return NIL

循环不变式:在每次循环之前,将会检查前 i-1 个元素是否与 v 相等,如果存在,则已经返回该元素的下标,否则返回 NIL。

循环不变式需要满足三个必要性质:

  1. 初始化:在第一次循环之前,i=1。此时前 i-1 个元素为空序列,因此循环不变式成立。
  2. 保持:假设前 i-1 个元素都不等于 v,在第 i 次迭代中,会检查 A[i] 是否等于 v。如果 A[i] 等于 v,则算法会返回 i;否则进入下一个迭代,此时前 i 个元素仍然都不等于 v,因此循环不变式仍然成立。
  3. 终止:当循环终止时,有两种情况:(a) 找到了等于 v 的元素,返回其下标 i;(b) 遍历完整个数组后没有找到等于 v 的元素,此时返回 NIL。在两种情况下,循环不变式成立。

因此,根据循环不变式,可以证明该算法的正确性。

四、考虑把两个n 位二进制整数加起来的问题,这两个整数分别存储在两个n元数组A和B中。这两个整数的和应按二进制形式存储在一个(n+1)元数组 C中。请给出该问题的形式化描述,并写出伪代码。

文心一言:

题目描述:

给定两个n位二进制整数A和B,它们的和应按二进制形式存储在一个(n+1)元数组C中。请你编写一个算法,将A和B的和转换为二进制形式存储在C中。

算法步骤:

1.创建一个新的(n+1)元数组C,长度为n+1。
2.将A和B的值按位相加,并将结果存储在C的第一个位置。
3.将C的第一个位置后面的所有位置设置为0,以便存储下一个元素。
4.重复步骤2和步骤3,直到C的所有位置都被填充为0。
5.返回C的值。
伪代码:

function binarySum(A, B, C)
n = length(A)
for i from 0 to n-1
C[i] = A[i] + B[i]
end for
C[n] = 0
for i from n+1 to length(A)
C[i] = C[i-1] + A[i]
end for
return C
end function

该算法的时间复杂度为O(n+1),其中n是A和B的长度。

chatgpt:

问题形式化描述:

输入:两个n元数组A和B,表示两个二进制整数;

输出:一个(n+1)元数组C,表示两个二进制整数的和。

伪代码如下:

BINARY-ADDITION(A, B)
1 let C[1...n+1] be a new array
2 carry = 0
3 for i = n downto 1
4 sum = A[i] + B[i] + carry
5 if sum == 2
6 C[i+1] = 0
7 carry = 1
8 else if sum == 3
9 C[i+1] = 1
10 carry = 1
11 else
12 C[i+1] = sum
13 carry = 0
14 if carry == 1
15 C[1] = 1
16 else
17 C = C[2...n+1]
18 return C

该算法从右向左逐位相加,使用变量 carry 记录上一位的进位。若当前位为 0 或 1,则直接将其加到对应的位置 C[i+1] 上,并将进位 carry 设为 0。若当前位为 2 或 3,则需要分别设置 C[i+1] 的值,并将进位 carry 设置为 1。在处理完所有位后,需要检查最高位是否有进位,若有则在 C[1] 上设置为 1,否则去掉最高位并返回。

五、给我画一个虎背熊腰的妹子

文心一言:

文心一言 VS chatgpt (3)-- 算法导论2.1的更多相关文章

  1. 【个人首测】百度文心一言 VS ChatGPT GPT-4

    昨天我写了一篇文章GPT-4牛是牛,但这几天先别急,文中我测试了用GPT-4回答ChatGPT 3.5 和 Notion AI的问题,大家期待的图片输入也没有出现. 昨天下午百度发布了文心一言,对标C ...

  2. 获取了文心一言的内测及与其ChatGPT、GPT-4 对比结果

    百度在3月16日召开了关于文心一言(知识增强大语言模型)的发布会,但是会上并没现场展示demo.如果要测试的文心一言 也要获取邀请码,才能进行测试的. 我这边通过预约得到了邀请码,大概是在3月17日晚 ...

  3. 阿里版ChatGPT:通义千问pk文心一言

    随着 ChatGPT 热潮卷起来,百度发布了文心一言.Google 发布了 Bard,「阿里云」官方终于也宣布了,旗下的 AI 大模型"通义千问"正式开启测试! 申请地址:http ...

  4. 【对比】文心一言对飚ChatGPT实操对比体验

    前言 缘由 百度[文心一言]体验申请通过 本狗中午干饭时,天降短信,告知可以体验文心一言,苦等一个月的实操终于到来.心中这好奇的对比心理油然而生,到底是老美的[ChatGPT]厉害,还是咱度娘的[文心 ...

  5. 文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入

    "文心"取自<文心雕龙>一书的开篇,作者刘勰在书中引述了一个古代典故:春秋时期,鲁国有一位名叫孔文子的大夫,他在学问上非常有造诣,但是他的儿子却不学无术,孔文子非常痛心 ...

  6. 百度生成式AI产品文心一言邀你体验AI创作新奇迹:百度CEO李彦宏详细透露三大产业将会带来机遇(文末附文心一言个人用户体验测试邀请码获取方法,亲测有效)

    目录 中国版ChatGPT上线发布 强大中文理解能力 智能文学创作.商业文案创作 图片.视频智能生成 中国生成式AI三大产业机会 新型云计算公司 行业模型精调公司 应用服务提供商 总结 获取文心一言邀 ...

  7. 【转】最长回文子串的O(n)的Manacher算法

    Manacher算法 首先:大家都知道什么叫回文串吧,这个算法要解决的就是一个字符串中最长的回文子串有多长.这个算法可以在O(n)的时间复杂度内既线性时间复杂度的情况下,求出以每个字符为中心的最长回文 ...

  8. 文心大模型api使用

    文心大模型api使用 首先,我们要获取硅谷社区的连个key 复制两个api备用 获取Access Token 获取access_token示例代码 之后就会输出 作文创作 作文创作:作文创作接口基于文 ...

  9. 文心ERNIE-ViLG,你的免费插图画师

    你是否想拥有一个专属画师,免费为你的优美文字插上几幅优美的插图?如今依然实现 最近AI作画确实很火,在DALL-E和Imagen崭露头角之后,ERNIE-ViLG.Stable-Diffusion(S ...

  10. 【算法导论】--分治策略Strassen算法(运用下标运算)【c++】

    由于偷懒不想用泛型,所以直接用了整型来写了一份 ①首先你得有一个矩阵的class Matrix ②Matrix为了方便用下标进行运算, Matrix的结构如图:(我知道我的字丑...) Matrix. ...

随机推荐

  1. AWS、谷歌云、Azure:云计算安全功能比较

    每个云平台提供给客户用以保护其云资产安全工具和安全功能都不一样. 公有云安全建立在共担责任概念基础之上:大型云服务提供商交付安全超大规模环境,但保护推上云端一切是客户自己责任.对企业而言,这种安全责任 ...

  2. Windows Oracle 启动OracleDBConsoleorcl 服务时报 Window不能在 本地计算机启动 OracleDBConsoleorcl 。有关更多信息,查阅系统事件日志。如果这是非Microsoft服务,请与服务厂商联系,并参考特定服务错误代码 2 。

    一.报错信息如图 二.原因分析: 计算机主机名或IP地址有变化 三.解决方法 依次输入命令: Microsoft Windows [版本 10.0.22000.795](c) Microsoft Co ...

  3. webgl 系列 —— 变换矩阵和动画

    其他章节请看: webgl 系列 变换矩阵和动画 动画就是不停地将某个东西变换(transform).例如将三角形不停地旋转就是一个动画 和 CSS transform 类似,变换有三种形式:平移.缩 ...

  4. Hive中的高级函数

    高级函数 1.炸裂函数 UDTF 通常是将数组或者集合中或者结构体(涉及到数据类型-------复杂数据类型)中的元素单个输出 特点:接收一行数据,输出一行或多行数据 2.窗口函数/开窗函数 概念:能 ...

  5. Android笔记--如何在Android studio里面打开数据库

    具体操作 可参考这篇(更为详细): https://www.cnblogs.com/liuzijin/p/17029231.html 1.找到界面内的Device File Explorer 这里找可 ...

  6. Codeforces Round #648 (Div. 2) A~F题解

    开始补cf了,还是记录一下,加深思路,打的应该都是div2.题面不截图了,直接说题意,思路,代码. A 题意:给一个01矩阵,两个人轮流填格子,仅当第i行,第j列全为0时才能填,不能填的人输,问谁赢? ...

  7. mysql解决错误:ERROR 2013 (HY000): Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet', system error: 0

    很简单,打开任务管理期的服务. 然后右键重启服务,再重开软件就好了.

  8. openwrt 刷回梅林或者原厂固件

    路由器刷了openwrt固件后,访问不了CFE恢复模式了.本人最近用腾达AC18路由器,刷了AC68U的梅林改版固件.但是后面再用CFE刷了openwrt固件之后,发现wifi不能用,所以又想刷回梅林 ...

  9. [issues] webrtc 接入SRS丢包率不正确问题

    目录 [issues] webrtc 接入SRS丢包率不正确问题 原因和解决方法 srs增加rtx SDP协商 构建RTX包 [issues] webrtc 接入SRS丢包率不正确问题 原因和解决方法 ...

  10. python之zipfile应用

    zipfile Python 中 zipfile 模块提供了对 zip 压缩文件的一系列操作. 1 f=zipfile.ZipFile("test.zip",mode=" ...