快速排序算法,总体来说就是选一个基准值,把小于基准值的分一拨,把大于基准值的分到另一拨,然后递归. 有区别的是,分区算法有差异,最直接的是,选个基准值,定义两个列表(小值分区less和大值分区great),然后挨个比较,小的追加到less,大的追加到great 再有就是,选个基准值,先从右边开始比,比基准值大的不管,比基准值小就和基准值换位置,换一次后,就去和左边比,比基准值小的不管,比基准值大的又去换位置,略有些绕. 最后,还可以不递归,通过把分区节点保存在栈里来实现. 1 # -*- cod…

冒泡排序 比较相邻两个字符,如果左边大于右边,则交换位置,遍历一遍字符后,则最大的肯定在最右边:继续循环处理剩下的字符(最右边的不用再比较了,已经最大了) 代码实现: def BubbleSort(sourceStr): l = list(sourceStr) cnt = len(l)-1 while cnt >= 0: i = 0 j = 0 while i < cnt: j = i + 1 if l[i] > l[j]: tmp = l[j] l[j] = l[i] l[i] = t…

一.冒泡排序 原理: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大就交换他们两个 每一对相邻元素做同样的工作,直到结尾最后一对 每个元素都重复以上步骤,除了最后一个 第一步: 将乱序中的最大值找出,逐一移到序列最后的位置 alist = [3, 5, 9, 2, 1, 7, 8, 6, 4] def bubble_sort(alist): # 找最大值的方式是通过对列表中的元素进行两两比较,值大的元素逐步向后移动 # 序列中有n个元素,两两比较的话,需要比较n-1次 for i in range(len…

之前学过的都忘了,也没好好做过总结,现在总结一下. 时间复杂度和空间复杂度的概念: 1.空间复杂度:是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法,递归n次,就需要n个空间. 2.时间复杂度:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n).一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)…

快速排序算法又称划分交换排序(partition-exchange sort),一种排序算法,最早由东尼·霍尔提出.在平均状况下, 排序n个项目要O(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要O(n*2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比 其他算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists). 步骤为: 从数列中挑…

转自:http://www.php100.com/html/php/rumen/2013/1029/6333.html 许多人都说 算法是程序的核心,一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣.作为一个初级phper,虽然很少接触到算法方面的东西 .但是对于冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序四种基本算法,我想还是要掌握的.下面是我按自己的理解,将四个方法分析一遍. 需求:分别用 冒泡排序法,快速排序法,选择排序法,插入排序法将下面数组中 的值按照从小到的顺序进行排序.  $arr(1,43,…

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作…

本文主要介绍用python实现基本的快速排序算法,体会一下python的快排代码可以写得多么简洁. 1. 三言两语概括算法核心思想 先从待排序的数组中找出一个数作为基准数(取第一个数即可),然后将原来的数组划分成两部分:小于基准数的左子数组和大于等于基准数的右子数组.然后对这两个子数组再递归重复上述过程,直到两个子数组的所有数都分别有序.最后返回"左子数组" + "基准数" + "右子数组",即是最终排序好的数组. 2. Talk is chea…

一.前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金.但能做到这个程度可并不简单!我也曾有过无数黑暗的日日夜…

广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数.这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度.监督式学习的例子有:回归.决策树.随机森林.K – 近邻算法.逻辑回归等. 2.非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计.这个算法用在不同的组内聚类分析.这种分析方式被广泛地用来细分…