假设我们有一组任务要完成,并且有些任务要在其它任务完成之后才能开始,所以我们必须非常小心这些任务的执行顺序.如果这些任务的执行顺序足够简单的话,我们可以用链表来存储它们,这是一个很好的方案,让我们可以准确知道任务的执行顺序.问题是有时候不同任务之间的关系是非常复杂的,有些任务依赖于两个甚至更多的任务,或者反过来很多任务依赖自己.因此我们不能通过链表或者树的数据结构来对这个问题建模.对这类问题唯一合理的数据结构就是图.我们需要哪种图呢?很显然,我们需要有向图来描述这种关系,而且是不能循环的有向图,

每当面试时避不可少谈论的话题是排序算法,上次面试时被问到写排序算法,然后脑袋一懵不会写,狠狠的被面试官鄙视了一番,问我是不是第一次参加面试,怎么可以连排序算法都不会呢?不过当时确实是第一次去面试,以此恶补排序算法. 一.基本排序算法:基本排序算法有冒泡排序,选择排序,插入排序. 选择排序算法思想:选择排序从数组的头开始,将第一个元素与其他元素进行比较,找到最小的元素,然后放到数组的第一个位置.然后再从第二个元素开始找比他小的元素,放到第二个位置,以此类推,重复上述步骤,当进行到数组的第二个位置时

之前写过js实现数组去重, 今天继续研究数组: 排序算法实现. 排序是数据结构主要内容,并不限于语言主要在于思想:大学曾经用C语言研究过一段时间的排序实现, 这段时间有空用JS再将排序知识点熟悉一遍. 理解排序不得不提的是日本人实现的一个排序动画站, 该站对于研究排序大有益处.当然本文的排序算法并不与其一致, 本文是9种js排序实现的实践与完善: 理解其9种算法然后使每种算法代码均能正常运行. 1.插入排序 最普通的排序算法, 从数组下标1开始每增1项排序一次,越往后遍历次数越多: 原理图: 代

前提 假设 一个小怪 有三种属性,等级(level).品质(quality).id(pid) 我们需要对他们进行排序,两种排序情况,第一是单一属性排序,比如按照等级进行排序,或者多种属性进行优先级排序. 根据等级排序 local function testSort(a,b) return tonumber(a.level)> tonumber(b.level) end table.sort(tableName,testSort) 属性优先级排序 需求如下: --排列顺序优先级从高到低依次为: -

2.3 归并排序 接口定义: int merge(void* data, int esize, int lpos, int dpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, const void* key2)); 返回值:成功 0:失败 -1. int merge_sort(void* data, int size, int esize, int lpos, int rpos, int (*compare)(const void* key1, co

map是用来存放<key, value>键值对的数据结构,可以很方便快速的根据key查到相应的value.假如存储学生和其成绩(假定不存在重名,当然可以对重名加以区 分),我们用map来进行存储就是个不错的选择. 我们这样定义,map<string, int>,其中学生姓名用string类型,作为Key:该学生的成绩用int类型,作为value.这样一来,我们可以根据学生姓名快速的查找到 他的成绩. 但是,我们除了希望能够查询某个学生的成绩,或许还想看看整体的情况.我们想把所有同学

注:转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/5959279.html 上一篇博文谈到了集合类的自定义排序方式,那么进一步扩展开来,与集合同等重要的Map有没有类似的自定义排序方法呢?当然是有的,主要分两种,按键排序.按值排序. 而且,按key排序主要用于TreeMap,而按value排序则对于Map的子类们都适用. 一.按键排序 按Key排序主要用于TreeMap,可以实现按照Key值的大小,在对象插入时直接插入到合适的位置,保持Map的顺序性. 来

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

由 www.169it.com 搜集整理 在C++的STL库中,要实现排序可以通过将所有元素保存到vector中,然后通过sort算法来排序,也可以通过multimap实现在插入元素的时候进行排序.在通过vector+sort进行排序时,所有元素需要先存入vector容器中,sort在排序时又需要将元素全部取出来再进行排序.multimap底层实现为红黑树,因此元素在插入的过程中就实现了排序.那么到底哪一种排序速度更快呢? 下面有一个测试程序: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1

对于包含汉字的字符串来说,排序的方式主要有两种:一种是拼音,一种是笔画. 本文就讲述如何实现按笔划排序的比较器(Comparator). 作者:Jeff 发表于:2007年12月21日 11:27 最后更新于: 2007年12月21日 12:38 版权声明:可以任意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明.http://www.blogjava.net/jeff-lau/archive/2007/12/21/169257.html 笔画排序 要按笔画排序,就要实现笔画

C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 - 编程小径 - 博客频道 - CSDN.NET C++ STL中Map的相关排序操作:按Key排序和按Value排序 分类: C++语言 数据结构 2012-11-30 00:22 1965人阅读 评论(2) 收藏 举报 map是用来存放<key, value>键值对的数据结构,可以很方便快速的根据key查到相应的value.假如存储学生和其成绩(假定不存在重名,当然可以对重名加以区分),我们用map来进行存储就是个不错的

由于考试耽搁了几天,不好意思~~~ 前面的介绍的三种排序算法,都属于简单排序,大家能够看下详细算法,时间复杂度基本都在0(n^2),这样呢,非常多计算机界.数学界的牛人就非常不爽了,他们在家里想啊想,吃饭的时候在想,窝粑粑的时候也在想,到底能不能把时间复杂度搞低点呢.最终,皇天不负有心人啊,王母娘娘显灵了,最终被DL. SHELL这哥们给想出来了.他所创造的希尔(shell)排序是世界上第一个打破0(n^2)的时间复杂度的算法.牛逼不? 好了,言归正传. 希尔排序: 希尔排序,也称递减增量排序算

对map集合进行排序   今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码(areaCode)进行排序,由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的,所以在统计过程中就需要对map进行排序. 一.简单介绍Map 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.其中这四者的区别如下(简单介绍): HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存

本文参考自一博文与<算法导论>. <算法导论>之前介绍了合并排序.堆排序和快速排序的特点及运行时间.合并排序和堆排序在最坏情况下达到O(nlgn),而快速排序最坏情况下达到O(n^2),平均情况下达到O(nlgn),因此合并排序和堆排序是渐进最优的.这些排序在执行过程中各元素的次序基于输入元素间的比较,称这种算法为比较排序.接下来介绍了用决策树的概念及如何用决策树确定比较排序算法比较时间的下界,最后讨论三种线性时间运行的算法:计数排序.基数排序和桶排序.这些算法在执行过程中不需要比

一.MR排序的分类 1.部分排序:MR会根据自己输出记录的KV对数据进行排序,保证输出到每一个文件内存都是经过排序的: 2.全局排序: 3.辅助排序:再第一次排序后经过分区再排序一次: 4.二次排序:经过一次排序后又根据业务逻辑再次进行排序. 二.MR排序的接口——WritableComparable 该接口继承了Hadoop的Writable接口和Java的Comparable接口,实现该接口要重写write.readFields.compareTo三个方法. 三.流量统计案例的排序与分区 /

今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码(areaCode)进行排序,由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的,所以在统计过程中就需要对map进行排序. 一.简单介绍Map 在讲解Map排序之前,我们先来稍微了解下map.map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等.其中这四者的区别如下(简单介绍): HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接

一.基本思想 桶排序是将待排序的数据分割成许多buckets,然后每个bucket各自排序,或用不同的排序算法,或者递归的使用bucket sort算法.也是典型的分而治之(divide-and-conquer)的策略.   二.算法过程及PHP代码实现 1)找出待排序数组arr中的最大值max.最小值min: 2)设置一个定量的数组当作空桶,范围为min~max(min.max为步骤1求得的最小值.最大值): 3)遍历待排序数组arr,计算每个元素arr[i]放的桶,把数据放到对应的桶里: 4

当有一个List列表是无序的,List中的数据有parentid进行关联,通过java排序成两种排序类型: 所用的测试列表最顶级无parentid,若为特殊值,修改下判断方法即可. 第一种排序:按照树结构进行排序 排序前:122,13,121,1,131,12,132...无序的[TestSort [id=122, name=三级b, parentid=12], TestSort [id=13, name=二级b, parentid=1], TestSort [id=121, name=三级a,

希尔排序是冲破二次时间屏障的第一批算法之一. 它是通过比较相距一定间隔的元素来工作,各趟比较所用的距离随着算法的进行而减小,直到最后一趟(比较相邻元素)为止.因此希尔排序也叫缩减增量排序. 希尔排序使用一个序列h1,h2,h3...hk来排序. 具体的意思是 第一趟排序比较的是相隔为hk的元素,也就是比较a[i]与a[i+hk],保证a[i]<=a[i+hk]. 第二次比较的是相隔为hk-1的元素,也就是比较a[i]与a[i+hk-1],保证a[i]<=a[i+hk-1]. 直到最后比较的是相

个子块,即{3,5},{1,0},{5,2},{9,4},{6,12},将每个子块进行插入排序(即第i位与第i+5位进行比较交换),初步排序结果为{3,0,2,4,6,5,1,5,9,12}.希尔排序再将增量逐渐减小,进行5/2=2的分块,即{3,2,6,1,9},{0,4,5,5,12},同理插入排序得{1,0,2,4,3,5,6,5,9,12},最终进行2/2=1分块,即对上数列直接进行插入排序得到最终序列{0,1,2,3,4,5,5,6,9,12}. 5.2  代码实现 /* *@auth

一.基本思想 希尔排序算法是希尔排序,也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本. 该方法的基本思想是:先将整个待排元素序列分割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时,再对全体元素进行一次直接插入排序.   二.算法过程 1)取增量,一般取数组长度 / 2: 2)按增量取得子序列,对子序列进行插入排序: 3)将增量递减,重复1.2步骤: 4)直至增量均为0,数列已经排好序.   三.