排序算法系列学习,主要描述冒泡排序,选择排序,直接插入排序,希尔排序,堆排序,归并排序,快速排序等排序进行分析. 文章规划: 一.通过自己对排序算法本身的理解,对每个方法写个小测试程序.具体思路分析不展开描述. 二.通过<大话数据结构>一书的截图,详细分析该算法. 在此,推荐下程杰老师的<大话数据结构>一书,当然不是打广告,只是以一名读者的身份来客观的看待这本书,确实是通俗易懂,值得一看. ps:一个较为详细的学习链接   http://blog.csdn.net/guo_hong…

我们利用最大堆可以实现数组从小到大的原址排序,利用最小堆的可以实现对数组从大到小的原址排序. 1  二叉堆的简单介绍: 最大堆与最小堆可以当作通过数组来实现的一个完全二叉树,除了最底层之外其它层都是满的,并且最底层也是从左到右填充的.在最大堆中,父结点的值大于或等于子结点的值:在最小堆中,父结点的值小于或等于子结点的值. 当堆的元素在数组中下标从1开始时,很容易计算出父结点/左子结点/右子结点的下标:当父结点的下标为 i 时,左孩子下标为2i, 右孩子的下标为2i+1;当孩子结点为j时,父结点的…

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.…

算法,是系统软件开发,甚至是搞软件的技术人士的核心竞争力,这一点,我坚信不疑.践行算法实践,已经有一段时间没有practise了,今天来一个相对麻烦点的,堆排序. 1. 什么是堆(Heap) 这里说的堆,是一种数据结构,不是指计算机系统中的存储类型.堆是一种完全二叉树.说到完全二叉树,估计很多人都会想问,什么是完全二叉树,那满二叉树呢?先看看定义完全二叉树和满二叉树: 满二叉树是指这样的一种二叉树:除最后一层外,每一层上的所有结点都有两个子结点.在满二叉树中,每一层上的结点数都达到最大值,即在满…

算法描述:对于给定的n个记录,初始时把这些记录看作一棵顺序存储的二叉树,然后将其调整为一个大顶堆,然后将堆的最后一个元素与堆顶元素进行交换后,堆的最后一个元素即为最大记录:接着将前(n-1)个元素重新调整为一个大顶堆,再将堆顶元素与当前堆的最后一个元素进行交换后得到次大的记录,重复该过程直到调整的堆中只剩下一个元素时为止. package sorting; /** * 堆排序 * 平均O(nlogn),最好O(nlogn),最坏O(nlogn);空间复杂度O(1);不稳定;较复杂 * @auth…

/*堆排nlog(n)*//*堆排复杂度分析1.建堆((n*log(n))/2)    循环n/2次,每次调用HeapAdjust函数    HeapAdjust内部循环log(n)2.调整堆(((n-1)log(n))/2)    循环n-1次,每次调用HeapAdjust函数    HeapAdjust内部循环log(n)3.综合1.2,去除常数,总的复杂度为nlog(n)*//*功能:调整堆中指定的节点输入:data-待调整的堆:pos-待调整的节点:len-总节点数输出:data-调后的…

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…

排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 一.插入排序 •思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置,直到全部插入排序完为止. •关键问…

排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序.…

转自:http://www.cnblogs.com/liuling/p/2013-7-24-01.html 排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几…

各种排序算法的分析及java实现   排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2…

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,…

1.基本思想 具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆.在这里只讨论满足前者条件的堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆).完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构.堆顶为根,其它为左子树.右子树. 2.实现原理 初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个 堆,这时堆的根节点的数最大…

  Java各种排序算法详解 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 一.插入排序 •思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置,直到…

作者:waterxi 原文链接 背景 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都…

这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都尽可能的用大白话说,希望能说明白: 语言使用的是Python,原因是写的快一些,当然会尽可能的抛开一些Python的特点,比如数组处理的时候尽可能的不使用一些tuple交换等方式: 测试算法的时候会用到一些Python编程的技巧,这里只是简单的提一下,不做深入介绍: 常用的排序算法(主要指面试中)包含两大类,一类是…

转载自:http://www.cnblogs.com/liuling/p/2013-7-24-01.html 另可参考:http://gengning938.blog.163.com/blog/static/128225381201141121326346/ 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手:只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 文中包含了 十大经典排序算法 的思想.代码实现.一些例子.复杂度分析.动画.还有算法可视化工具. 这应该是目前最全的 JavaScript 十大经典排序算法 的讲解了吧. 2. 如何分析一个排序算法 复杂度分析是整个算法学习的精髓.…

排序算法是非常常见也非常基础的算法,以至于大部分情况下它们都被集成到了语言的辅助库中.排序算法虽然已经可以很方便的使用,但是理解排序算法可以帮助我们找到解题的方向. 1. 冒泡排序 (Bubble Sort) 冒泡排序是最简单粗暴的排序方法之一.它的原理很简单,每次从左到右两两比较,把大的交换到后面,每次可以确保将前M个元素的最大值移动到最右边. 步骤 从左开始比较相邻的两个元素x和y,如果 x > y 就交换两者 执行比较和交换,直到到达数组的最后一个元素 重复执行1和2,直到执行n次,也就是…

其实本人最怕的就是算法,大学算法课就感觉老师在讲天书,而且对于前端来说,算法在实际的应用中实在是很有限.毕竟算法要依靠大量的数据为基础才能发挥出算法的效率,就浏览器那性能,......是吧,退一万步说,真的有人把这大量的数据处理业务放到前端,那我只能说这是团队和架构师的失职,不说页面应用能不能加载出来,等你靠前端算出来,用户早就跑了.所以,就目前而言,绝大部分的算法使用场景都不在前端,就那么些数据量放在那,前端使用算法除了加重代码逻辑没有更多的好处.当然话又说回来了,我也知道这是个好东西,所以我…

一.归并排序算法 基本思想: 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列. 归并排序示例: 合并方法: 设r[i…n]由两个有序子表r[i…m]和r[m+1…n]组成,两个子表长度分别为n-i +1.n-m. j=m+1:k=i:i=i; //置两个子表的起始下标及辅助数组的起始下标 若i>m 或j>n,转⑷ //其中一个子表已合并完,比较选取结束 //选取r[i]和r[j]…

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.…

六.堆排序 ​堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. ​堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆.在这里只讨论满足前者条件的堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆).完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构.堆顶为根,其它为左子树.右子树. ​基本思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储…

写在前面: 排序是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素的随意序列,又一次排列成一个按keyword有序的序列.因此排序掌握各种排序算法很重要. 对以下介绍的各个排序,我们假定全部排序的keyword都是整数.对传入函数的參数默认是已经检查好了的.仅仅是简单的描写叙述各个算法并给出了详细实现代码.并未做其它深究探讨. 基础知识: 因为待排序的记录数量不同,使得排序过程中设计的存储器不同,可将排序方法分为两大类:一类是内部排序,指的是待排序记录存放在计算机随机存储器中进行的排序过…

堆排序 堆是具有下列性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆(也叫最大堆):或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆(也叫最小堆). 最小堆和最大堆如下图示: 可以发现:根结点一定是堆中所有结点最大(小)者. 堆排序的基本思想(以大顶堆为例):将待排序的序列构成一个大顶堆.此时,整个序列的最大值就是堆顶的根结点.将它移走(其实就是将其与堆数组的末尾元素交换,此时末尾元素就是最大值),然后将剩余的 n-1 个序列重新构成一个堆,这样就会得到 n 个…

堆的概念: 堆是一种完全二叉树,非叶子结点 i 要满足key[i]>key[i+1]&&key[i]>key[i+2](最大堆) 或者 key[i]<key[i+1]&&key[i]<key[i+2](最小堆). 堆排序基本思想:(以最大堆为例) 利用完全二叉树性质将一个无序序列构建最大堆,使得每次从无序中选择最大记录变得简单. 1)将初始待排序无序序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无序序列: 2)将堆顶元素R[1]与最后一个元…

春蚕到死丝方尽,蜡炬成灰泪始干 --无题 这里介绍两个比较难的算法: 1.堆排序 2.分治并归排序 先说堆. 这里请大家先自行了解完全二叉树的数据结构. 堆是完全二叉树.大顶堆是在堆中,任意双亲值都大于(或等于)其孩子值,就称其为大顶堆. 堆排序的步骤: 1.把数组想象成一个堆.数组的index+1就是其对应在堆中的序号 2.调堆中各值的顺序,得到大顶堆 3.将堆首位值与堆末尾值交换,最大值排序完毕 4.将堆得大小减1,重复步骤2和步骤3,直到堆中只剩下一个元素.排序完毕 上代码: public…

堆排序 在学习了二叉堆(优先队列)以后,我们来看看堆排序.堆排序总的运行时间为O(NlonN). 堆的概念 堆是以数组作为存储结构. 可以看出,它们满足以下规律: 设当前元素在数组中以R[i]表示,那么(下标从0开始), (1) 它的左孩子结点是:R[2*i+1]; (2) 它的右孩子结点是:R[2*i+2]; (3) 它的父结点是:R[(i-1)/2]; (4) R[i] <= R[2*i+1] 且 R[i] <= R[2i+2]. (5)最后一个父节点是N/2-1;(构建堆要从这里开始下滤…

上一篇,我们讲述了一些简单的排序算法,其实说到底,在前端的职业生涯中,不涉及node.不涉及后台的情况下,我目前还真的没想到有哪些地方可以用到这些数据结构和算法,但是我在前面的文章也说过了.或许你用不到,但是,真的,如果你想要在前端领域有一个不错的发展.数据结构和算法一定是你的必修课.它不仅仅让你在处理问题的时候可以有一个思维底蕴,更重要的是,在遇到一些奇葩产品的时候,你可以和他PK到底!嗯,到底! 哈哈,开个小玩笑.咱们还是聊点有营养的.上一篇的算法比较简单,主内容就是循环,次内容就是比较.但…

博主欢迎转载,但请给出本文链接,我尊重你,你尊重我,谢谢~http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/8529525.html特别不喜欢那些随便转载别人的原创文章又不给出链接的所以不准偷偷复制博主的博客噢~~ 最近适当复习了下基本的排序算法,虽然做题的时候一般都直接用sort了事,但基本的排序原理还是要了解的,所以把常见的排序又重新写了下. 基本的插入.选择.冒泡就不说了,归并排序.快速排序可以网上搜算法导论的学习,也很简单. 1.插入排序 void insert…