java排列組合算法?

1、import java.util.ArrayList；import java.util.List；public class Combinations { / 設有n個元素，組合數(shù)量有2的n次方種。

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2、下面給你介紹四種常用排序算法：冒泡排序 特點：效率低，實現(xiàn)簡單 思想（從小到大排）：每一趟將待排序序列中最大元素移到最后，剩下的為新的待排序序列，重復上述步驟直到排完所有元素。

3、/*快速排序的算法思想：選定一個樞紐元素，對待排序序列進行分割，分割之后的序列一個部分小于樞紐元素，一個部分大于樞紐元素，再對這兩個分割好的子序列進行上述的過程。

4、你這不就是6個數(shù)字隨機的排序問題么 1-6的排序打出來+2個籃球 排序：6^5^4^3^2^1 * 2 種 for循環(huán)多重嵌套。位置變1，從上到下循環(huán)一邊。你還是自己嵌套吧，我發(fā)現(xiàn)如果寫主代碼的話也要寫幾十行。

5、//PS：不太明白函數(shù)中String s的意義，所以忽略了。

6、dfs算法。下面是偽代碼 ans[0..list.count]這是存結果的數(shù)組 dfs(int index)//index是當前set對象在list集合中的序號 { if ( index=list.count ) output；//此時完成枚舉，輸出ans中的對象。

java冒泡排序法代碼

冒泡排序（Bubble Sort）是一種簡單的排序算法。它重復地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。

很好懂吧？ 從第一個開始 把第二個到最后一個跟他比 如果小就交換。一次循環(huán)下來第一個一定是數(shù)組中最小的。然后從第二個開始，比較第三個到最后一個。以此類推。

內(nèi)層循環(huán)一次得到這個數(shù)組中最大的數(shù)并把它放在數(shù)組最后一個，同時把內(nèi)層需要再循環(huán)的數(shù)組長度減1，即去掉數(shù)組中最后一個數(shù)（也就是最大的一個）。外層循環(huán)控制內(nèi)層循環(huán)執(zhí)行幾次。

由于在排序過程中總是小數(shù)往前放，大數(shù)往后放，相當于氣泡往上升，所以稱作冒泡排序。

給你介紹4種排序方法及源碼，供參考 冒泡排序 主要思路： 從前往后依次交換兩個相鄰的元素，大的交換到后面，這樣每次大的數(shù)據(jù)就到后面，每一次遍歷，最大的數(shù)據(jù)到達最后面，時間復雜度是O(n^2)。

用python實現(xiàn)紅酒數(shù)據(jù)集的ID3,C4.5和CART算法?

由此得到一棵決策樹，可用來對新樣本數(shù)據(jù)進行分類。ID3算法流程：(1) 創(chuàng)建一個初始節(jié)點。如果該節(jié)點中的樣本都在同一類別，則算法終止，把該節(jié)點標記為葉節(jié)點，并用該類別標記。

3個算法的主要區(qū)別在于度量信息方法、選擇節(jié)點特征還有分支數(shù)量的不同。ID3，采用熵（entropy）來度量信息不確定度，選擇“信息增益”最大的作為節(jié)點特征，它是多叉樹，即一個節(jié)點可以有多個分支。

采用ID3算法。根據(jù)查詢?nèi)斯ぶ悄芟嚓P信息得知，人工智能算法采用ID3算法更新記錄決策樹。決策樹的生成，采用ID3算法（也包含了C5算法），使用python實現(xiàn)，更新了tree的保存和圖示。

CART是Classfication and Regression Tree的縮寫。表明CART不僅可以進行分類，也可以進行回歸。其中使用基尼系數(shù)選取分類屬性。以下主要介紹ID3和CART算法。

決策樹求解算法有：ID3，C5，CART等。決策樹算法是一種逼近離散函數(shù)值的方法。它是一種典型的分類方法，首先對數(shù)據(jù)進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對新數(shù)據(jù)進行分析。

基于ID3算法的信息增益對于判定連續(xù)型變量的時候病不是最優(yōu)選擇，C5算法用了信息增益率這個概念。