时间复杂度为O(nlogn)的排序算法(归并排序.快速排序),比时间复杂度O(n²)的排序算法更适合大规模数据排序. 归并排序 归并排序的核心思想 采用"分治思想",将要排序的数组从中间分成前后两个部分,然后对前后两个部分分别进行排序,再将排序好的两部分合并在一起,这样数组就有序了. 分治是一种解决问题的思想,递归是一种编程技巧,使用递归的技巧就是,先找到递归公式和终止条件,然后将递归公式翻译成递归代码. 归并排序的递推公式和终止条件: //递归公式 merge_sort(p...r)…

本文包括 1.快速排序 2.归并排序 3.堆排序 1.快速排序 快速排序的基本思想是:采取分而治之的思想,把大的拆分为小的,每一趟排序,把比选定值小的数字放在它的左边,比它大的值放在右边:重复以上步骤,直到每个区间只有一个数.此时数组已经排序完成. 快速排序最重要的是partition函数功能的实现,也就是将比选定基数小的值放在他的左边,比选定基数大的值放在它的右边的功能函数. 熟悉快速排序的人也许都会有自己的partition函数的写法.此处,提供两种不同的partition函数写法. 例1:…

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…

时间复杂度为 n*logn的LIS算法是用一个stack维护一个最长递增子序列 如果存在 x < y 且  a[x] > a[y],那么我们可以用a[y]去替换a[x] 因为a[y]比较小,具有更大的潜力,使得后面的元素和它成为更长的递增序列 如例子: a[] = {1,4,8,3,6}; 我们用一个stack st保存当前的最长递增子序列,top = 0; 很明显,初始化时st[top] = 1; 之后随着i循环变量的递增,如果 a[i] > st[top] , 那么 st[++top…

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.…

关注公号「码哥字节」修炼技术内功心法,完整代码可跳转 GitHub:https://github.com/UniqueDong/algorithms.git 摘要:排序算法提多了,很多甚至连名字你都没听过,比如猴子排序.睡眠排序等.最常用的:冒泡排序.选择排序.插入排序.归并排序.快速排序.计数排序.基数排序.桶排序.根据时间复杂度,我们分三类来学习,今天要讲的就是 冒泡.插入.选择 排序算法. 排序算法 时间复杂度 是否基于比较 冒泡.插入.选择 O(n²) 是 快排.归并 O(nlogn)…

学习笔记 排序算法 目录 学习笔记 排序算法 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.希尔排序 5.快速排序 6.归并排序 7.堆排序 排序分为两类,比较类排序和非比较类排序,比较类排序通过比较来决定元素间的相对次序,其时间复杂度不能突破O(nlogn):非比较类排序可以突破基于比较排序的时间下界,缺点就是一般只能用于整型相关的数据类型,需要辅助的额外空间. 要求能够手写时间复杂度位O(nlogn)的排序算法:快速排序.归并排序.堆排序 1.冒泡排序 思想:相邻的两个数字进行比较,大的向下…

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(…

1 如何评价.分析一个排序算法? 很多语言.数据库都已经封装了关于排序算法的实现代码.所以我们学习排序算法目的更多的不是为了去实现这些代码,而是灵活的应用这些算法和解决更为复杂的问题,所以更重要的是学会如何评价.分析一个排序算法并在合适的场景下正确使用. 分析一个排序算法,主要从以下3个方面入手: 1.1 排序算法的执行效率 1)最好情况.最坏情况和平均情况时间复杂度 待排序数据的有序度对排序算法的执行效率有很大影响,所以分析时要区分这三种时间复杂度.除了时间复杂度分析,还要知道最好.最坏情况复…

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   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…