转载:https://www.cnblogs.com/javawebsoa/p/3194015.html 本文以快速排序为例,推导了快排的时间复杂度nlogn是如何得来的,其它算法与其类似. 对数据Data = { x1, x2... xn }: T(n)是QuickSort(n)消耗的时间: P(n)是Partition(n)消耗的时间: (注:Partition专指把n个数据分为大小2份的时间)

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为主元,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序.值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动. 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的

sort Time Limit : 6000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 3   Accepted Submission(s) : 2 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description 给你n个整数,请按从大到小的顺序输出其中前m大的数. Input 每

一.冒泡排序 1.1.冒泡的原理 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应该会是最大的数. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较.    2.1.冒泡排序的代码实现 def bubble_sort(seq): count=len(seq) for i in range(0,count): for j in range(i+

1. 快排的思想 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,前一部分的所有数据都要小于后一部分的所有数据,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,以此达到整个数据的有序性. 2. 快排实现的核心步骤 ①找基准点:一般是数组的第一个元素来充当: ②right:从数组的最后一个元素开始,从右往左,直到找到小于基准点的元素:每次都要right比left先走: ③left:从数组的第一个元素开始,从左往右,直到找到大于基准点的元素: ④交换 left 和 right

上篇文章中我们好好地学习了一下插入类相关的两个排序,不过,和交换类的排序对比的话,它们真的只是弟弟.甚至可以说,在所有的排序算法中,最出名的两个排序都在今天要介绍的交换排序中了.不管是冒泡.还是快排,都是面试中的常见排序算法,常见到什么地步呢?但凡学习数据结构和算法,甚至是你完全没有学习过,也多少都会听说过这两个排序算法.而一些大中型公司更是直接在面试题中指明不要使用这两种算法来实现一些排序的题目,这又是为什么呢?那当然也是因为这两个算法实在是太出名了,很多人都随便就能手写出来. 当然,不管你面

俗话说:天下武功无坚不破,唯快不破.对于算法当然也是要使用时间最短.占用空间最小的算法来实现了. 注意:我代码里面打的备注仅供参考,建议不要背模板(因为没有固定的模板),可以写一个数列按着代码跑两圈或者把代码改一下输出每次排序后的结果. 总之,师傅领进门,修行在个人.奋斗把!骚年! ※冒泡排序.选择排序:(不稳定,时间复杂度 O(n^2)) #include "cstdio" #include "iostream" using namespace std; void

二分法: 平均时间复杂度:O(log2n) int halfFuntion(int a[], int length, int number)  { int start = 0; int end = length - 1; int index = 0; while(start < end)  { index = start + (end - start)/2 if(a[index] == number){ return index;  } else if(a[index] < number){

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} , , , , , , , , ,  }; public static void insertSort() { int tmp, j = ; for

这是挖坑填补法的演示 快排之挖坑填补法: void Quick(int top/*起始位置*/,int end/*末尾位置*/,int arr[])//挖坑填补法 { int i=top,j=end,mark;//i是记住前面的坑 j记住后面的坑 mark记住标准值 mark=arr[top];//以起始位置作为标准值,同时起始点成为第一个坑 if(top>=end)return; while(i<j) { while(i<j)//从后向前找比标准值小的值并且把这个值赋予坑,此点成为新的

引子:javascript实际使用的排序算法在标准中没有定义,可能是冒泡或快排.不用数组原生的 sort() 方法来实现冒泡和快排. Part 1:冒泡排序(Bubble Sort) 原理:临近的两数两两进行比较,按从小到大或从大到小顺序排列,进行多趟,每一趟过去后(外循环),最大或最小的数字被交换到最后一位(内循环). 代码:共进行6趟,每一趟比较5次 var a=[6,2,4,1,5,9],t; for(var i=0;i<a.length;i++){ for(var j=0;j<a.le

#-*-coding:utf8-*- import random a=[] b=[] def init_array(): for i in range(10000): v = random.randint(1,10000) a.append(v) b.append(v) #冒泡 def sort_array(a): for i in range(len(a)): for j in range(i+1,len(a)): if a[i] > a[j]: i_v = a[i] a[i]=a[j] a[

算法是解决一类问题的方法排序算法 根据元素大小关系排序 从小到大 从大到小冒泡 选择 插入 快排希尔排序 归并排序 堆排序 冒泡排序 从头到尾比较 每一轮将最大的数沉底 或者最小数字上浮 选择排序 1.找到最小/大的数字放到最前面 2.除过第一个数字以外,找到最小/大的数字与第二个元素对换 每一轮只交换一次数字 插入排序假如 1 2 5 9 0(1)现在1是有序的 选择5 和1比较,大了放1前面小了放1后面后面的元素一个个插入到前面的队列中 插入保证有序最后插入完成之后 这个元素的序列也是有序的

求前k小的数,一般人的想法就是先排序,然后再遍历,但是题目只是求前N小,没有必要完全排序,所以可以想到部分排序,而能够部分排序的排序算法我能想到的就是堆排序和快排了. 第一种思路,局部堆排序. 首先,建立一个大小为N的大顶堆,时间复杂度klgk,然后用其余的数和堆顶元素比较,如果小于堆顶元素则与堆顶元素交换,并进行一次调整,时间复杂度(n-k)lgk,然后klgk可以常数级,(n-k)lgk=O(n). 第二种思路,利用快排的partition. 只需要稍微修改qsort函数即可,增加判断条件,

先说快排最坏情况下的时间复杂度为n^2. 正常情况:   最坏的情况下,待排序的记录序列正序或逆序,每次划分只能得到一个比上一次划分少一个记录的子序列,(另一个子序列为空).此时,必须经过n-1次递归调用才能把所有记录定位,而且第i趟划分需要经过n-i次比较才能找个才能找到第i个记录的位置,因此时间复杂度为   所以BFPRT本质上是在寻找正确的pivot元素!!!避免这种最坏情况出现.     在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终

题目链接 https://www.nowcoder.com/practice/e8a1b01a2df14cb2b228b30ee6a92163?tpId=13&tqId=11181&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 题目描述 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出这个数字.例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5

快速排序被公认为是本世纪最重要的算法之一,这已经不是什么新闻了.对很多语言来说是实际系统排序,包括在Java中的Arrays.sort. 那么快速排序有什么新进展呢? 好吧,就像我刚才提到的那样(Java 7发布两年后)快速排序实现的Arrays.sort被双基准(dual-pivot)排序的一种变体取代了.这篇文章不仅展示了为什么这个变化如此优秀,而且让我们看到Jon Bentley和Joshua Bloch的谦逊. 我当时做了什么? 与所有人一样,我想实现这个算法并且对一千万个数值排序(随机

#-*-coding:utf8-*- import random a=[] b=[] def init_array(): for i in range(10000): v = random.randint(1,10000) a.append(v) b.append(v) #冒泡 def sort_array(a): for i in range(len(a)): for j in range(i+1,len(a)): if a[i] > a[j]: i_v = a[i] a[i]=a[j] a[

递归方法,逻辑简洁清晰.这个算法还是很重要的,需要重点记忆理解,面试经常考手写.据说是与傅里叶变换等并称“20世纪十大算法”.https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6127953 快速排序算法的平均时间复杂度是 O(nlogn),最坏情况时间复杂度是 O(n^2). package main import ( "fmt" ) func main() { var arr = []int{9, 4, 7, 6, 8, 3, 2, 5,

题目:在无序的数组中找到第k大的元素,也就是若长度为n的数组从小到大排列时,下标为n-k的元素. 注意Example2:第4大的元素是4,也就是数组中出现的两个5分别是第2大和第3大的数字. 解法一:直接利用sort函数排序后,取第k大的元素. class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { sort(nums.begin(), nums.end()); return nums[nums.s