核心思想: 将列表中第一个元素拿出来,放到一边,左右两个循环,左面的大于拿出来的数,就把他挪到右面, 右面的小于拿出来的数就把他放在左面,这是列表被第一个元素''分''为两个列表,在对两个列表进行同样的操作进行递归. def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and li[right] >= tmp: right -= 1 li[left] = li[righ…

归并排序只能对两个已经有序的列表进行合并排序,所以要我们自己创建出两个有序列表.最后在进行合并. def merge2list(li1, li2): li = [] i = 0 j = 0 while i < len(li1) and j < len(li2): if li1[i] <= li2[j]: li.append(li1[i]) i += 1 else: li.append(li2[j]) j += 1 while i < len(li1): li.append(li1[…

NB三人组之 快速排序 def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and li[right] >= tmp: right -= 1 li[left] = li[right] while left < right and li[left] <= tmp: left += 1 li[right] = li[left] li[left] = tmp #…

#快速排序-除了python自带的sort排序模块之外就这个最好用,只需会这个就行,其他的排序了解就好,能用冒泡,插入..的都可以用快排快速实现 import random from timewrap import * import copy import sys sys.setrecursionlimit(100000) #更改最大递归深度 def partition(li, left, right): #无序列表,最小值,最大值 ,归位 # ri = random.randint(left,…

def get_min_pos(li): min_pos = 0 for i in range(1, len(li)): if li[i] < li[min_pos]: min_pos = i return min_pos def select_sort(li): for i in range(len(li)-1): # n或者n-1趟 # 第i趟无序区范围 i~最后 min_pos = i # min_pos更新为无序区最小值位置 for j in range(i+1, len(li)): i…

def insert_sort(li): for i in range(1, len(li)): # i表示摸到的牌的下标 tmp = li[i] # 摸到的牌 j = i - 1 while j >= 0 and li[j] > tmp: # 只要往后挪就循环 2个条件都得满足 # 如果 j=-1 停止挪 如果li[j]小了 停止挪 li[j+1] = li[j] j -= 1 # j位置在循环结束的时候要么是-1要么是一个比tmp小的值 li[j+1] = tmp 和冒泡相似,循环的时候遇…

冒泡排序:顾名思义就是像气泡从水里浮出来一样 把列表立起来如上图所示,从列表的第0项开始循环(把最大的数想成此次循环的气泡) 要把最大的放到上面那那就用第0项开始一次和剩下的开始比较,只要比第0项小就把他们两个的位置互换一次类推,循环一圈下来7就到了他应该处在的位置上. def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i表示第n趟 一共n或者n-1趟 exchange = False for j in range(len(li)-i-1): #…

排序NB三人组 快速排序,堆排序,归并排序 1.快速排序 方法其实很简单:分别从初始序列“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”两端开始“探测”.先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们. 这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边.我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”.刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1) 指向数字6.让哨兵j指向序列的最右边(即j=10),指向数字8. 首先哨兵j开始出动.因为此处设置的基准数…

快速排序: 堆排序: 二叉树: 两种特殊二叉树: 二叉树的存储方式: 小结: 堆排序正题: 向下调整: 堆排序过程: 堆排序-内置模块: 扩展问题topk: 归并排序: 怎么使用: NB三人组小结…

Java排序算法(三) 三.Java排序算法总结 从这三组时间复杂度对比中,可以看出,堆排序和归并排序是不管在什么情况下发挥稳定的,快速排序好的时候表现如天才,坏情况下比较差强人意,甚至在等待排序个数小于50的时候还不如简单的冒泡,直接插入排序,选择排序. 从空间复杂度看,归并排序需要辅助空间,快速排序也有相应的空间需求,堆排序则是少量索取,大量付出. 从稳定性上看,归并排序独占鳌头. 总之,综合各项指标,经过优化的快速排序是性能最好的排序算法,但不同的场合我们也应该考虑使用不同的算法来应对.…

java排序算法(三)堆排序 堆积排序(HeapSort)是指利用堆积树这种结构所设计的排序算法,可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素.堆排序是不稳定的排序方法.辅助空间为O(1).最坏时间复杂度为O(nlog2n) 堆排序的堆序的平均性能较接近于最坏性能 堆排序利用大根堆(或者小根堆)堆顶记录的关键字最大(或者最小)这一特征.使得在当前无序区中选中最大(或者最小)关键字的记录变的简单 (1)最大堆的排序思想 · 1.先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区 2.再将关键…

快速排序 思路: 例如:一个列表[5,7,4,6,3,1,2,9,8], 1.首先取第一个元素5,以某种方式使元素5归位,此时列表被分为两个部分,左边的部分都比5小,右边的部分都比5大,这时列表变成了[2,1,4,3,5,6,7,9,8] 2.再对5左边进行递归排序,取5左边部分的第一个元素2,使2归位,这时5左边的部分变成了[1,2,4,3] 3.2归位后再对2右边5左边的部分即[4,3]进行排序,然后整个列表中5左边的部分就完成了排序 4.再使用递归方法对5右边的部分进行递归排序,直到把列表…

关于C++ STL vector 中的sort排序算法有三种自定义实现,它们本质上都是返回bool类型,提供给sort函数作为第三个参数. 重载运算符 全局的比较函数 函数对象 我认为从实现方式看,重载运算符和函数对象实现本质上是一样的:两者都是括号运算符的重载. 重载运算符利用了泛型模板,再重载模板中的括号运算福,接着重载里面的大于小于操作符: 而函数对象则是直接针对自己的对象重载括号运算符. 下图是其中一个泛型模板比较函数,位于头文件stl_function.h中. 『注:本文来自博客园“小…

最近因为项目需要,研究AI相关的东西,主要是算法相关的. 有感触,所以决定,来一个系列的博文,可能会耗时很久,那就是要完成算法系列.起点,从最常用最基本的排序开始.后续会跟进其他类型的,比如树,图等领域的.希望各位博友读者监督. 今天,将开启排序算法中的快速排序. 先来一点小历史插曲: 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 快速排序的思想: 将输入的待排序的数字序列(数组…

排序分为内部排序和外部排序. 内部排序:是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程,适合不太大的元素序列. 外部排序:指的是大文件的排序,即待排序的记录存储在外存储器上,待排序的文件无法一次装入内存,需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换,以达到排序整个文件的目的. 当N小于20的时候,插入排序具有最好的性能. 当N大于20时,快速排序具有最好的性能,尽管归并排序(merge sort)和堆排序(heap sort)复杂度都为nlog2(n). 选择排序: 是对冒泡排序法 的一种改进.冒泡…

快速排序是分治思想的又一典型代表,是应用最广的排序算法.分治思想就是把原问题的解分解为两个或多个子问题解,求解出子问题的解之后再构造出原问题的解. 在快速排序算法中,它的思想是把一个待排序的数组分成前半部分和后半部分,并且要求前半部分的值都大于等于或都小于等于后半部分的解, 当前半部分与后半部分都变成有序(通过递归调用快速排序来实现)后,我们就不需要合并两个子问题的解就已经得到了原问题的解.这也是为什么要求前半部分都大于等于或都小于等于后半部分的原因.所以呢,快速排序的核心在于如何把一个待排序的…

上一篇提到,快速排序的平均时间复杂度是O(nlgn),比其他相同时间复杂度的堆排序.归并排序都要快,但这是有前提的,就是假定要排序的序列是随机分布的,而不是有序的.实际上,对于已经排好的序列,如果用快速排序时间复杂度是O(n2).为应对这样的有序序列,于是出现了本篇要讲的随机化快速排序(Randomized quicksort). 快速排序在选主元(pivot)时,总是选择第一个:随机化快速排序的思想是,随机从序列中选择一个作为主元. (一)算法实现 protected void quickso…

总结一下Java排序算法,以便记忆. 各类排序的时间复杂度: 排序方法 时间复杂度(平均) 时间复杂度(最坏) 时间复杂度(最好) 空间复杂度 稳定性 复杂性 直接插入排序 O(n2)O(n2) O(n2)O(n2) O(n)O(n) O(1)O(1) 稳定 简单 希尔排序 O(nlog2n)O(nlog2n) O(n2)O(n2) O(n)O(n) O(1)O(1) 不稳定 较复杂 直接选择排序 O(n2)O(n2) O(n2)O(n2) O(n2)O(n2) O(1)O(1) 不稳定 简单…

FM通过对于每一位特征的隐变量内积来提取特征组合,最后的结果也不错,虽然理论上FM可以对高阶特征组合进行建模,但实际上因为计算复杂度原因,一般都只用到了二阶特征组合.对于高阶特征组合来说,我们很自然想到多层神经网络DNN. DeepFM目的是同时学习低阶和高阶的特征交叉,主要由FM和DNN两部分组成,底部共享同样的输入.模型可以表示为: \[ \hat{y} = sigmoid(y_{FM}+y_{DNN}) \]…

1.堆排序基数排序适用于大小有界的东西,除了他之外,还有一种你可能遇到的其它专用排序算法:有界堆排序.如果你在处理非常大的数据集,你想要得到前 10 个或者前k个元素,其中k远小于n,它是很有用的. 例如,假设你正在监视一 个Web 服务,它每天处理十亿次事务.在每一天结束时,你要汇报最大的k个事务(或最慢的,或者其它最 xx 的).一个选项是存储所有事务,在一天结束时对它们进行排序,然后选择最大的k个.需要的时间与nlogn成正比,这非常慢,因为我们可能无法将十亿次交易记录在单个程序的内存中.…

有序区:有的地方的数据已经完全变得有顺序,我们把这部分区域的数据成为有序区无序区:有的地方的数据依旧无序,我们把这部分数据成为无序区时间复杂度:用来估计算法运行时间的一个式子(单位)空间复杂度:用来评估算法内存占用大小的一个式子 一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢. 常见的时间复杂度(按效率排序) O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3) 不常见的时间复杂度(看看就好) O(n!) O(2n) O(nn…

快速排序 随便取个数,作为标志值,这里就默认为索引位置为0的值 记录左索引和右索引,从右往左找比标志值小的,小值和左索引值交换,右索引变化,然后从左往右找比标志值大的,大值和右索引值交换,左索引变化 循环第二步骤直到左索引和右索引碰头,标志值和当期左索引(右)交换,这样一个循环下,就得出一个标志值左边都比它小,右边都比大的数据样本 利用递归,对数据进行上述过程的最终标志值索引分割,分割到递归底层只有两个数,那么上述过程排序就一定有序了 实现要点:随机取标志值,循环右取小.左取大,利用左右索引碰头…

算法描述:对于一组给定的记录,通过一趟排序后,将原序列分为两部分,其中前一部分的所有记录均比后一部分的所有记录小,然后再依次对前后两部分的记录进行快速排序,递归该过程,直到序列中的所有记录均有序为止. package sorting; /** * 快速排序 * 平均O(nlogn),最好O(nlogn),最坏O(n^2);空间复杂度O(nlogn);不稳定;较复杂 * @author zeng * */ public class QuickSort { public static void so…

一.冒泡排序 a.冒泡排序----优化 如果冒泡排序中执行一趟而没有交换,则列表已经是有序状态,可以直接结算法 import random from timewrap import * @cal_time def bubble_sort(li): for i in range(len(li) - 1): # i 表示趟数 # 第 i 趟时: 无序区:(0,len(li) - i) for j in range(0, len(li) - i - 1): if li[j] > li[j+1]: li…

/*快排 -  递归实现nlogn*//*原理:    快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进.    快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出.它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列.*//*QuickSort_getKey:选取首元素.中间元素.尾元素这3个元素中间大小的元素,作为Key *…

一.测试类SortTest import java.util.Arrays; public class SortTest { private static final int L = 20; public static void main(String[] args) { int [] arr = new int[6]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = (int)((Math.random()+1)*L); } System.out…

排序low B三人组 列表排序:将无序列表变成有充列表 应用场景:各种榜单,各种表格,给二分法排序使用,给其他算法使用 输入无序列表,输出有序列表(升序或降序) 排序low B三人组 1. 冒泡排序 首先,列表每两个相邻的数做比较,如果前边的数比后边的数大,那么交换这两个数 def bubble_sort(l1): for i in range(len(l1)-1): for j in range(len(l1)-i-1): if l1[j] > l1[j+1]: l1[j],l1[j+1]=l…

顺序查找 从列表第一个元素开始,顺序进行搜索,直到找到为止. 二分查找 从有序列表的候选区data[0:n]开始,通过对待查找的值与候选区中间值的比较,可以使候选区减少一半. li = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] val = 5 def search(li, val): low = 0 high = len(li) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if val == li[mid]: return mid…

时间复杂度O(nlogn)级排序算法 五.希尔排序 首批将时间复杂度降到 O(n^2) 以下的算法之一.虽然原始的希尔排序最坏时间复杂度仍然是O(n^2),但经过优化的希尔排序可以达到 O(n^{1.3})甚至 O(n^{7/6}). 略为遗憾的是,所谓「一将功成万骨枯」,希尔排序和冒泡.选择.插入等排序算法一样,逐渐被快速排序所淘汰,但作为承上启下的算法,不可否认的是,希尔排序身上始终闪耀着算法之美. 希尔排序本质上是对插入排序的一种优化,它利用了插入排序的简单,又克服了插入排序每次只交换相邻…

本文对常见的排序算法进行了总结. 常见排序算法如下: 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 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: 稳定与非稳定: 如果一个排序算法能够保留数组中重复元素的相对位置则可以被称为是 稳定 的.反之,则是 非稳定 的. 直接插入排序 基本思想 通常人们整理桥牌的方法是一张一张的来,将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置.在计算机的实现中,为了要给插入的元素腾出空间,我…