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O(n*logn)级别的算法之二（快速排序）的三种实现方法详解及其与归并排序的对比

一,单路快排1.测试用例: #ifndef INC_06_QUICK_SORT_DEAL_WITH_NEARLY_ORDERED_ARRAY_SORTTESTHELPER_H #define INC_06_QUICK_SORT_DEAL_WITH_NEARLY_ORDERED_ARRAY_SORTTESTHELPER_H #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <cti…

O(n*logn)级别的算法之一（归并排序及其优化）

原理: 设两个有序的子序列(相当于输入序列)放在同一序列中相邻的位置上:array[low..m],array[m + 1..high],先将它们合并到一个局部的暂存序列 temp (相当于输出序列)中,待合并完成后将 temp 复制回 array[low..high]中,从而完成排序. 在具体的合并过程中,设置 i,j 和 p 三个指针,其初值分别指向这三个记录区的起始位置.合并时依次比较 array[i] 和 array[j] 的关键字,取关键字较小(或较大)的记录复制到 temp[p] 中…

排序算法之归并排序（Mergesort）解析

转自:http://www.cnblogs.com/ayqy/p/4050452.html   一.归并排序的优缺点(pros and cons) 耗费心思来理解它,总要有个理由吧: 归并排序的效率达到了巅峰:时间复杂度为O(nlogn),这是基于比较的排序算法所能达到的最高境界 归并排序是一种稳定的算法(即在排序过程中大小相同的元素能够保持排序前的顺序,3212升序排序结果是1223,排序前后两个2的顺序不变),这一点在某些场景下至关重要 归并排序是最常用的外部排序方法(当待排序的记录放在外存…

Java常见排序算法之归并排序

在学习算法的过程中,我们难免会接触很多和排序相关的算法.总而言之,对于任何编程人员来说,基本的排序算法是必须要掌握的. 从今天开始,我们将要进行基本的排序算法的讲解.Are you ready?Let‘s go~~~ 1.排序算法的基本概念的讲解 时间复杂度:需要排序的的关键字的比较次数和相应的移动的次数. 空间复杂度:分析需要多少辅助的内存. 稳定性:如果记录两个关键字的A和B它们的值相等,经过排序后它们相对的位置没有发生交换,那么我们称这个排序算法是稳定的. 否则我们称这个排序算法是不稳定的…

【DS】排序算法之归并排序（Merge Sort）

一.算法思想 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法.该算法是采用分治法的一个非常典型的应用,指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作.其归并思想如下: 1)申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列:2)设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置:3)比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置:4)重复步骤3直到某一指针达到序列尾:5)将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾: 在使用归并排序算法的时候…

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析 本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 defmergesort(seq):   iflen(seq)<=1:     returnseq   mid=int(len(seq)/2)   left=mergesort(seq[:mid])   right=merg…

归并排序及优化(Java实现)

普通归并排序 public class MergeSort { /** * @param arr 待排序的数组 * @param left 本次归并的左边界 * @param mid 本次归并的中间位置,也就是分界线 * @param right 本次归并的右边界 * @param <T> 泛型 * @local aux 辅助空间(Auxiliary Space) */ private static <T extends Comparable<? super T>> v…

谷歌蜂鸟算法对网站seo优化有何影响

http://www.wocaoseo.com/thread-89-1-1.html       谷歌在过去三个月里,非常低调的推出了蜂鸟算法,据谷歌技术员表示,此种方法一出,将影响90%网站的排名,力度之大可见一般.谷歌还举了一个移动端的列子,即用户可以用一句话的语言来搜索,谷歌能自已提取句子的核心关键词,并帮助用户搜索相关内容. 从谷歌推出这项搜索算法可以看出,未来搜索引擎的主战场很可能转移到移动端,未来移动端的SEO优化将成功网站优化的一大突破口,做好移动端SEO优化将会给带来可观的利益,…

用Java写算法之归并排序

转自:http://flyingcat2013.blog.51cto.com/7061638/1281026 前面的三种排序算法(冒泡排序,选择排序,插入排序)在平均情况下均为O(n^2)复杂度,在处理较大数据的时候比较吃力.现在来说说相对快速一些的算法,例如下面的归并排序. 算法概述/思路 归并排序是基于一种被称为"分治"(divide and conquer)的策略.其基本思路是这样的: 1.对于两个有序的数组,要将其合并为一个有序数组,我们可以很容易地写出如下代码: 1 2 3…

o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)算法复杂度

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度. O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线…