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內部排序常用演算法（含動圖及演算法性能測驗程式，了解不同情況下的排序演算法的選擇）

2022-01-03 08:24:59 其他

前言

本篇主要講解內部排序的八種演算法，及其中的遞回實作以及非遞回實作方法，并對各種演算法進行性能測驗，分析出對于不同資料性質最優的排序演算法選擇方式，并詳細闡述每一種演算法的代碼設計思路，

演算法的測驗程式

使用TestOP函式對排序演算法進行測驗，
其基本原理為：1.向排序演算法中輸入相同的多的資料，
2.利用clock()函式標記排序演算法的始末時間，然后作差，

void TestOP()
{
	srand(time(0));
	const int N = 100000;//輸入十萬個資料進行排序
	int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a2 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a3 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a4 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a5 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a6 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a7 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		a1[i] = rand();
		a2[i] = a1[i];
		a3[i] = a1[i];
		a4[i] = a1[i];
		a5[i] = a1[i];
		a6[i] = a1[i];
		a7[i] = a1[i];
	}
	int begin1 = clock();
	InsertSort(a1, N);
	int end1 = clock();//記錄每一個演算法的始末時間
	int begin2 = clock();
	ShellSort(a2, N);
	int end2 = clock();
	int begin3 = clock();
	SelectSort(a3, N);
	int end3 = clock();
	int begin4 = clock();
	HeapSort(a4, N);
	int end4 = clock();
	int begin5 = clock();
	QuickSort(a5, 0, N - 1);
	int end5 = clock();
	int begin6 = clock();
	MergeSort(a6, N);
	int end6 = clock();
	int begin7 = clock();
	BubbleSort(a7, N);
	int end7 = clock();
	printf("InsertSort:%d\n", end1-begin1);//對始末時間作差得到演算法執行時間
	printf("ShellSort:%d\n", end2 - begin2);
	printf("SelectSort:%d\n", end3 - begin3);
	printf("HeapSort:%d\n", end4 - begin4);
	printf("QuickSort:%d\n", end5 - begin5);
	printf("MergeSort:%d\n", end6 - begin6);
	printf("BubbleSort:%d\n", end7 - begin7);
	free(a1);
	free(a2);
	free(a3);
	free(a4);
	free(a5);
	free(a6);
	free(a7);
}

我們可以先看一看效果：
在這里插入圖片描述

我輸入的十萬個數字進行排序，得到的結果是最優的是歸并排序，最差的是冒泡排序，
注意這里的排序演算法比較的均為比較排序演算法，在演算法設計與分析專欄中分治法那一篇文章已經證明了：在比較排序演算法中時間復雜度最低為O(nlgn)，
而計數排序的復雜度可以達到O(n)，但也有它的缺點和使用條件，
下面來詳細分析這幾個演算法，
以從小到大排序為例

直接插入排序

排序方式

將每次待排序的資料插入之前已經排序好的資料中，
在這里插入圖片描述

設計思路

1.首先使用for回圈陳述句，得到待排序的資料，
2.將待排序資料與前面已經排序好的資料依次向前比較，若待排序的資料較小，則兩者交換位置，否則退出回圈，

代碼實作

void InsertSort(int* a, int n)
{
	assert(a);
	int i;
	for (i = 0; i < n - 1; i++)//外層回圈次數
	{
		int end = i;
		while (end >= 0)
		{
			int x = a[end + 1];//end+1記錄要進行插入的元素
			if (x < a[end])
			{
				Swap(&a[end+1], &a[end]);//將end與end+1進行比較
				end--;
			}
			else
			{ 
				break;//否則退出回圈
			}
		}//內層回圈的兩個截止條件
	}
}

希爾排序

排序方式

希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序，
在這里插入圖片描述

設計思路

1.一層回圈控制gap的值從n開始到1為止的變化，每次n/2，
2.一層回圈控制對于每一個gap的值，需要插入資料的個數，
3.一層回圈找到待排序的資料，（每個待排序的資料之間相差gap）
4.將待排序的資料插入到已經排好序的序列中，

代碼實作

void ShellSort(int* a, int n)
{
	int gap = n;
	while (gap >= 1)//gap的回圈次數
	{
		gap = gap / 2;
		int i,j;
		for (i = 0; i < gap; i++)//外層回圈次數
		{
			for (j = i; j < n - gap; j = j + gap)//內層回圈次數
			{
				int end = j;
				while (end >= 0)
				{
					if (a[end] > a[end + gap])
					{
						Swap(&a[end], &a[end + gap]);
						end = end - gap;//與之相差gap距離的數字進行比較
					}
					else
					{
						break;
					}
				}
			}
		}
	}
}

選擇排序

排序方式

每一次從待排序的資料元素中選出最小（或最大）的一個元素，存放在序列的起始位置，然后，再從剩余未排序元素中繼續尋找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾，
在這里插入圖片描述

設計思路

1.定義首尾兩個指標分別為begin，end
2.遍歷從begin到end的資料，從中選擇最小值與begin處的資料交換，最大值與end處的資料交換，
3.begin++，end–重復上述程序，直到begin>=end，

void SelectSort(int* a, int n)
{
	int begin = 0;
	int end = n - 1;
	while (end >= begin)//定義回圈次數
	{
		int maxi=a[end];
		int mini= a[begin];
		int i;
		for (i = begin; i <= end; i++)//每次選擇最大最小值
		{
			if (a[i] < mini)
			{
				mini = a[i];
				Swap(&a[begin], &a[i]);//最小值放在陣列首
			}
			if (a[i] > maxi)
			{
				maxi = a[i];
				Swap(&a[end], &a[i]);//最大值放在陣列尾
			}
		}
		begin++;
		end--;
	}
}

堆排序

排序方式

利用堆這種資料結構所設計的一種排序演算法，
在這里插入圖片描述

設計思路

堆排序一共分為兩步：
1.對所有有子節點或者子樹的節點進行從左向右，從上向下進行向下調整，**向下調整的本質是找出一棵最小二叉樹中節點的最大值，**所以最后調整之后建立了一個堆，堆頂點是這組數的最大值，
2.交換堆頂點與最后一個元素，在堆中對最后一個元素進行向下調整（不包含最后一個元素），【這里和洗掉時一樣的】，從而找出次大的數，

代碼實作

void Adjustdown(int * a, int n, int parent)  //向下調整演算法
	{
		assert(a);
		int child = 2 * parent + 1;
		while (child < n)
		{
			if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
			{
				child++;
			}
			if (a[child] > a[parent])
			{
				Swap(&a[child], &a[parent]);
				parent = child;
				child = parent * 2 + 1;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
	}
	void HeapSort(int* a, int n)
	{
		int i;
		for (i = (n - 2) / 2; i >= 0; i--)
		{
			Adjustdown(a, n, i);
		}
		for (int end = n - 1; end > 0; --end)
		{
			Swap(&a[end], &a[0]);
			Adjustdown(a, end, 0);
		}
	}

冒泡排序

排序方法

它重復地走訪過要排序的元素列,依次比較兩個相鄰的元素,如果順序(如從大到小、首字母從Z到A)錯誤就把他們交換過來，走訪元素的作業是重復地進行直到沒有相鄰元素需要交換,也就是說該元素列已經排序完成， 這個演算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢“浮”到數列的頂端(升序或降序排列),就如同碳酸飲料中二訊訓碳的氣泡最侄訓上浮到頂端一樣,故名“冒泡排序”，
在這里插入圖片描述

設計思路

1.一層回圈判斷要執行幾次操作（為n-1次），
2.一層回圈進行兩兩比較并交換，
當陣列已經有序時，不需要再遍歷許多次，可以定義flag變數來記錄陣列是否已經有序，有序則退出回圈，

代碼實作

void BubbleSort(int* a, int n)
	{
		int i, j;
		for (i = 0; i < n - 1; i++)//回圈n-1次，即找到n-1個最大的數
		{
			int flag = 1;
			for (j = 0; j < n - i - 1; j++)//對相鄰的兩個數進行比較
			{
				if (a[j + 1] < a[j])
				{
					Swap(&a[j + 1], &a[j]);
					flag = 0;
				}
			}
			if (flag)
			{
				break;
			}
		}
	}

快速排序

快速排序是最重要的排序演算法，實作它有好多種方式，我們通常使用遞回來實作它，

設計方法

1.選出一個大小適中的元素，放在陣列首元素位置，
2.選擇一種快速排序演算法，并回傳一個可遞回資料，
3.進行遞回，

選擇大小適中的元素

為了保證時間復雜度，我們不能遍歷所有的資料，然后找出中間值，所以我們取首，中，尾三個元素的中間值作為該大小適中的元素，

int GetMid(int* a, int left,int right)
	{
		int mid = (left+right) / 2;
		if (a[left] > a[right])
		{
			if (a[left] < a[mid])
			{
				return left;
			}
			else if (a[right] > a[mid])
			{
				return right;
			}
			else
			{
				return mid;
			}
		}
		else//left<right
		{
			if (a[right] < a[mid])
			{
				return right;
			}
			else if (a[mid] < a[left])
			{
				return left;
			}
			else
			{
				return mid;
			}
		}
	}

選擇快速排序演算法

三種演算法各有優劣，推薦選擇第三種，

Partition1(Hoare版：初代)

在這里插入圖片描述

設計方法

1.首先將選擇的中間值放在陣列首元素的位置，
2.定義兩個指標left和right，分別從左向右，從右向左走，
3.當left遇到比中間值大的元素的時候停下來，當right遇到比中間值小的元素停下來，
4.交換left與right的元素，
5.當left>=right的時候停下來，將中間值（第一個元素）與left互換位置，
6.回傳新的right和right，
本質上每一次遞回都將中間值大的元素放在中間值的后面，比中間值小的元素放在中間值左邊，即找到中間值在排好序的陣列中的位置，

代碼實作

int PartSort1(int* a, int left,int right)
	{
		int mini = GetMid(a,left,right);
		Swap(&a[mini], &a[left]);//找到中間值并放在陣列首元素的位置，
		int keyi = left;
		while (right > left)
		{
			while (left < right && a[right] >= a[keyi])
				right--;
			while (left < right && a[left] <= a[keyi])
				left++;
			Swap(&a[left], &a[right]);//交換兩者的元素
		}
		Swap(&a[keyi], &a[left]);//交換中間值與左指標指向的元素
		return left;
	}

Partition2(挖坑法)

在這里插入圖片描述

設計方法

與初代版本相似，也是定義兩個相向移動的指標，
1.將中間值與陣列中第一個元素交換位置，此時認為第一個元素空缺即形成一個坑，
2.right指標向前移動，找到比中間值小的元素填入坑內，此時right所指向的位置形成了一個坑，
3.left指標向后移動，找到比中間值大的元素填入坑內，此時left所指向的位置形成了坑，
4.重復上述程序直到left>=right，此時講中間值填入坑內，
5.回傳新的right與left進行遞回，

代碼實作

int PartSort2(int* a, int left, int right)
	{
		int mini = GetMid(a, left, right);
		Swap(&a[mini], &a[left]);
		int key = a[left];
		int pivot = left;//定義起始坑的位置
		while (left < right)
		{
			while (left < right && a[right] >= key)
			{
				--right;
			}
			a[pivot] = a[right];
			pivot = right;//將右指標的元素填入坑內，同時改變坑的位置
			while (left < right && a[left] <= key)
			{
				++left;
			}
			a[pivot] = a[left];
			pivot = left;
		}
		a[pivot] = key;
		return pivot;//通過坑的位置尋找新的right和left
	}

Partition3(前后指標法)

在這里插入圖片描述

設計方法

與前兩種方法的區別是，定義的兩個指標是同向的，
1.將中間值放在陣列首元素的位置，
2.定義指標prev和cur，prev為陣列首元素的位置，cur為prev下一個元素的位置，
3.當cur位置的元素小于中間值，且prev+1!=cur時，prev++，然后交換prev與cur處的值，直到cur越界
4.交換中間值與prev處的值，

代碼實作

int PartSort3(int* a, int left, int right)
	{
		int mini = GetMid(a, left, right);
		Swap(&a[left], &a[mini]);
		int prev = left;
		int cur = prev + 1;//定義cur與prev的起始位置
		while (cur <= right)
		{
			if (a[cur] < a[left] && ++prev != cur)//當cur處的值小于中間值時，prev++，注意&&的性質
			{
				Swap(&a[cur], &a[prev]);//交換cur與prev處的值
			}
			cur++;
		}
		Swap(&a[prev], &a[left]);
		return prev;
	}

進行遞回

遞回程式的設計模式是：首先寫出遞回終止條件，然后利用遞回函式寫最后一次遞回，使用宏觀思維，

void QuickSort(int* a, int left, int right)
	{
		if (left >= right)
		{
			return;//遞回終止條件
		}
		int keyi = PartSort2(a, left, right);
		//int keyi = PartSort3(a, left, right);
		QuickSort(a, left, keyi-1);//將keyi之前的資料排序
		QuickSort(a, keyi + 1, right);//將keyi之后的資料排序
	}

歸并排序

遞回實作

在這里插入圖片描述

設計方法

這是一個遞回的程式，需要使用遞回函式的設計方法，
1.寫出遞回的終止條件，
2.從陣列中中間的元素劃分開，進行歸并，
3.進行最后一次歸并排序，
定義四個指標分別指向要歸并陣列的首元素和尾元素，依次進行比較，挑出每次比較的最小值放在一個新的陣列中，移動首指標，最后將多余的元素一并存入陣列中，

代碼實作

void _MergeSort(int* a, int left, int right, int* tmp)
	{
		if (left >= right)
		{
			return;//遞回終止條件
		}
		int mid = (right + left) / 2;//獲取中間值作為分隔
		_MergeSort(a, left, mid, tmp);
		_MergeSort(a, mid + 1, right, tmp);//將中間值前面資料與后面資料分別進行歸并
		int begin1 = left,end1=mid;
		int begin2 = mid + 1, end2 = right;
		int i = left;
		while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
		{
			if (a[begin1] < a[begin2])
			{
				tmp[i++] = a[begin1++];
			}
			else
			{
				tmp[i++] = a[begin2++];//比較后將較小值先存入tmp陣列中
			}
		}
		if (begin1 <= end1)
		{
			tmp[i++] = a[begin1++];
		}
		if (begin2 <= end2)
		{
			tmp[i++] = a[begin2++];//將剩余元素存入tmp陣列中
		}
		int j;
		for (j = left; j <= right; j++)
		{
			a[j] = tmp[j];//將tmo陣列中的元素拷貝到a陣列中
		}
	}

但是在書寫代碼的時候，一般不會傳入首尾指標位置，通常只給一個陣列大小，所以需要一個輔助代碼來幫助實作功能，用于得到right與left

void MergeSort(int* a, int n)
	{
		int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
		if (tmp == NULL)
		{
			printf("malloc fail\n");
			exit(-1);
		}
		_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);//獲取left，right的值
		free(tmp);
		tmp = NULL;
	}

非遞回實作

設計思路

1.定義gap表示歸并排序的每組資料數，定義一個回圈用于記錄gap的值的變化，
2.用[begin1,end1],[begin2,end2]，表示兩個要進行歸并排序的組，并進行歸并排序，
3.注意邊界問題的討論，
其中begin1,end1,begin2,end2的值由gap決定，

代碼實作

void MergeSortNonR(int* a, int n)
	{
		int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
		if (tmp == NULL)
		{
			printf("malloc failed");
			exit(-1);
		}
		int gap = 1;
		int i;
		while (gap < n)
		{
			int j = 0;
			for (i = 0; i < n; i += 2*gap)
			{
				int begin1 = i, end1 = i + gap - 1;
				int begin2 = i + gap, end2 = i + 2 * gap - 1;//找到要進行歸并的兩組資料
				if (end1 > n || begin2 > n)
				{
					break;//當end1或者begin2越界的時候退出回圈，不需要進行歸并
				}
				if (end2 > n)
				{
					end2 = n - 1;//當end2越界的時候需要進行排序，改變end2的位置
				}
				while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
				{
					if (a[begin1] < a[begin2])
					{
						tmp[j++] = a[begin1++];
					}
					else
					{
						tmp[j++] = a[begin2++];
					}
				}
					if (begin1 <= end1)
					{
						tmp[j++] = a[begin1++];
					}
					if (begin2 <= end2)
					{
						tmp[j++] = a[begin2++];
					}
					for (j = i; j <= end2; j++)
					{
						a[j] = tmp[j];//每一次歸并排序后都更新一次a中的資料
					}	
			}
          gap *= 2;
		}
		free(tmp);
		tmp = NULL;
	}

計數排序

與前幾種比較排序不同，計數排序的復雜度可以達到O(N)

排序方法

計數排序是一個非基于比較的排序演算法，該演算法于1954年由 Harold H. Seward 提出，它的優勢在于在對一定范圍內的整數排序時，它的復雜度為Ο(n+k)（其中k是整數的范圍），快于任何比較排序演算法，

設計方法

1.找出資料中最大數max與最小數min，將最小數等價為0，將最大數等價為max-min，其他值均等價為x=x-min，
2.建立一個大小為max-min的陣列，初始化為0，遍歷原陣列的等價值，當新建陣列的下標與其等價值相等時，對該下標下的陣列內容++，
3.通過新建陣列即可得到排序，

代碼實作

void CountSort(int* a, int n)
	{
		int min=a[0];
		int max = a[0];
		int i = 0;
		for (i = 0; i < n; i++)
		{
			if (min > a[i])
			{
				min = a[i];
			}
			if (max < a[i])
			{
				max = a[i];
			}
		}
		int size = max - min + 1;
		int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * (size));//建立max-min大小的陣列
		if (tmp == NULL)
		{
			printf("malloc failed\n");
			exit(-1);
		}
		memset(tmp, 0, sizeof(int)*size);//將新陣列的內容均置為0
		for (i = 0; i < n; i++)
		{
			tmp[a[i] - min]++;//當i=a[i]的時候對tmp中值++
		}
		int j = 0;
		for (i = 0; i < size; i++)
		{
			while (tmp[i]--)
			{
				a[j++] = i + min;//將資料拷入a中
			}
		}
	}

排序的時間復雜度的比較

穩定與不穩定是指，當資料相同時，假如有兩個5，在a中的順序是5在5’的前面，如果排序之后5仍然在5’的前面，那么就說明這個排序是穩定的，否則排序不穩定，

排序方法lonely平均情況little最好情況boy最壞情況write輔助空間穩定性
冒泡排序O(n^2)O(n)O(n^2)O(1)穩定
––––––
選擇排序O(n^2)O(n^2)O(n^2)O(1)不穩定
––––––
直接插入排序O(n^2)O(n)O(n^2)O(1)穩定
––––––
希爾排序O(nlogn)~O(n^2)O(n^1.3)O(n^2)O(1)不穩定
––––––
堆排序O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)O(1)不穩定
––––––
歸并排序O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)O(n)穩定
––––––
快速排序O(nlogn)O(nlogn)O(n^2)O(logn)~O(n)不穩定

總結

排序演算法有很多，這里總結了常用的八種內部排序的演算法，其實比較排序的本質就是逐漸擴大有序數列的程序，而計數排序的復雜度取決于資料的分布情況，
在不同的情況下需要靈活使用或者結合，比如快速排序中使用了大量的遞回，時間較長，在初期可以使用其他排序演算法處理較少次遞回處理的內容，到后期再使用快速排序來處理，根據實際情況靈活結合這些排序演算法，從而達到最短時間的目的，
如果這篇文章對你有幫助別忘了三連啊，一個懂得三連的人，一定是一個高尚的人，一個純粹的人，一個有道德的人，一個脫離了低級趣味的人，一個有益于人民的人，
加油，共勉！

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/401637.html

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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:50 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:53 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:56 more
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  • 【CTF】CTFHub 技能樹 彩蛋 writeup

    ?碎碎念 CTFHub：https://www.ctfhub.com/ 筆者入門CTF時時剛開始刷的是bugku的舊平臺，后來才有了CTFHub。 感覺不論是網頁UI設計，還是題目質量，賽事跟蹤，工具軟體都做得很不錯。 而且因為獨到的金幣制度的確讓人有一種想去刷題賺金幣的感覺。 個人還是非常喜歡這個 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:05 more
  • 02windows基礎操作

    我學到了一下幾點 Windows系統目錄結構與滲透的作用 常見Windows的服務詳解 Windows埠詳解 常用的Windows注冊表詳解 hacker DOS命令詳解（net user / type /md /rd/ dir /cd /net use copy、批處理 等） 利用dos命令制作 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:18 more
  • 03.Linux基礎操作

    我學到了以下幾點 01Linux系統介紹02系統安裝，密碼啊破解03Linux常用命令04LAMP 01LINUX windows： win03 8 12 16 19 配置不繁瑣 Linux：redhat,centos(紅帽社區版)，Ubuntu server,suse unix:金融機構，證券，銀 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:30 more
  • 05HTML

    01HTML介紹 02頭部標簽講解03基礎標簽講解04表單標簽講解 HTML前段語言 js1.了解代碼2.根據代碼 懂得挖掘漏洞 （POST注入/XSS漏洞上傳）3.黑帽seo 白帽seo 客戶網站被黑帽植入劫持代碼如何處理4.熟悉html表單 <html><head><title>TDK標題，描述 ......

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    01 開門見山 隔一個月發一篇文章，不過分。 首先回顧一下《微信系結手機號資料庫被脫庫事件》，我也是第一時間得知了這個訊息，然后跟蹤了整件事情的經過。下面是這起事件的相關截圖以及近日流出的一萬條資料樣本： 個人認為這件事也沒什么，還不如關注一下之前45億快遞資料查詢渠道疑似在近日復活的訊息。 訊息是 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:48:24 more
  • web3 產品介紹：metamask 錢包 使用最多的瀏覽器插件錢包

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    前言 靶機地址->>>vulnhub_Earth 攻擊機ip：192.168.20.121 靶機ip：192.168.20.122 參考文章 https://www.cnblogs.com/Jing-X/archive/2022/04/03/16097695.html https://www.cnb ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:46:20 more
  • 從4k到42k，軟體測驗工程師的漲薪史，給我看哭了

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    uj5u.com 2023-04-20 07:44:00 more
  • 最新版本 Stable Diffusion 開源 AI 繪畫工具之中文自動提詞篇

    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文，所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:36 more
  • 漫談前端自動化測驗演進之路及測驗工具分析

    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜，前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜，自動化測驗的需求也越來越高。如今，自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分，它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤，提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐：4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要：由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求（例如，記憶體首地址128位元組對齊），因此需呼叫專用的記憶體申請介面，那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例，并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》，作者：昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
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    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊，輔助滲透（埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等） 2、encoders 編碼器模塊，主要包含各種編碼 ......

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    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

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    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

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