算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 详情如下: 算法评估 排序算法的性能依赖于以下三个标准: 稳定性:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面,则稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在…
目录 第二章:排序算法 及其他 Java代码实现 插入排序 归并排序 选择排序算法 冒泡排序 查找算法 习题 2.3.7 第二章:排序算法 及其他 Java代码实现 --算法导论(Introduction to Algorithms, Third Edition) 插入排序 //打印输出数组模块 public class PrintArrays { public static void printA(int []A) { for (int aInput : A) { System.out.pri…
0.算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排序. 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面. 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面.…
算法仅仅要懂原理了,代码都是小问题,先看以下理论,尤其是红色标注的(要源代码请留下邮箱,有測试用例,直接执行就可以) A*算法 百度上的解释: A*[1](A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法. 公式表示为: f(n)=g(n)+h(n), 当中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数, g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价, h(n) 是从n到目标节点最佳路径的预计代价. 保证找到最短路径(最优解的)条件,关键在于估价函数f(n)的选取:…
目录 数组 sort() 方法 冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 归并排序 堆排序 快速排序 创建时间:2020-08-07 本文只是将作者学习的过程以及算法理解进行简单的分享,提供多一个角度的理解说明,或许让你的困惑能得以解决(代码或说明若有问题,欢迎留言.联系更正!以免造成更多困惑) 如果要更深入研究这些算法的同学,社区中同类型更优秀,单个算法更深入剖析的文章也是比比皆是,这里或许作为一个常见排序算法入门学习了解更准确 排序名称 最快时间 最慢时间 空间复杂度 冒泡排序 O(n) O(…
概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到…
原文链接:http://ju.outofmemory.cn/entry/372908…
前言 下面会讲到一些简单的排序算法(均基于java实现),并给出实现和效率分析. 使用的基类如下: 注意:抽象函数应为public的,我就不改代码了 public abstract class Sortable { protected String LABLE="排序算法"; //比较两个数(使用了Integer中sort的源码) protected int compare(int x, int y) { return (x < y) ? -1 : ((x == y) ? 0 :…
八大排序算法总结与Java实现 原文链接: 八大排序算法总结与java实现 - iTimeTraveler 概述 直接插入排序 希尔排序 简单选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序 归并排序 基数排序 其中我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github:SortAlgorithms,其中包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java],大家可以试运行. 它们都属于内部排序,也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法,他们之间关系如下: 一.直接插入排序…
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利…