常见排序算法的实现与性能比较 问题描述：实现合并排序，插入排序，希尔排序，快速排序，冒泡排序，桶排序算法 实验要求： 在随机产生的空间大小分别为N = 10， 1000，10000，100000 的排序样本 （取值为[0,1]）上测试以上算法。 B．结果输出: 1） N=10时，排序结果。 2） N=1000，10000，100000时，对同一个样本实例，不同排序完成所需的时间。 3） N=1000，10000，100000时，每个排序用不同的样本多试验几次（最低5次）

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式

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