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

同时找到最大值与最小值 找到n个元素中的最大/小值,比较次数为n-1, 找到n个元素中的最大值和最小值,可以Two Pass,比较次数为2n-2 也可以One Pass,比较次数至多为\(\left \lfloor 3n/2 \right \rfloor\) 首先对最大值和最小值进行初始化,n为奇数时MAX和MIN均初始化v[0],n为偶数时MAX和MIN分别初始化为v[0]和v[1]中的最大值和最小值 然后每两个数比较一次,小的数和MIN比较,大的数和MAX比较,共进行三次 对于n为奇数,总比

(转载请注明出处,http://www.cnblogs.com/fangpei/p/3538331.html ) 以前写过的一篇,搬过来. 上算法课的时候听到老师讲这个问题,觉得还是蛮有意思的.已知数组A,找出A[m]...A[p]中的第k大值. 很容易想到快排和冒泡. 第一种方法:用快排的分治方法,是先任意找数组中的一个元素a(a用数组的第一个元素比较方便),然后进行一次划分,就是将数组中所有大于a的数都移到a的一边,所有小于等于a的数都移到A的另一边.然后选择在哪边继续进行划分,最后找到第k

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说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

Style:Mac Series:Java Since:2018-09-10 End:2018-09-10 Total Hours:1 Degree Of Diffculty:5 Degree Of Mastery:5 Practical Level:5 Desired Goal:5 Archieve Goal:3 Gerneral Evaluation:3 Writer:kingdelee Related Links: http://www.cnblogs.com/kingdelee/ htt

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量

//选择排序,分为简单选择排序.树形选择排序(锦标赛排序).堆排序 此算法为简单选择排序 public static void selectSort(int[] a){ for(int i=0;i<a.length;i++){ int minIndex = i; for (int j = i + 1; j < a.length; j++) { if (a[j] < a[minIndex]) { minIndex = j; } } if (minIndex != i) { int temp

最坏,平均和最佳运行时间(Worst, Average and Best Cases) 在上一篇文章中,我们讨论到了渐进分析可以解决分析算法的问题,那么在这一篇中,我们用线性搜索来举例说明一下如何用渐进分析法来分析算法的性能. 我们从三个方面分析算法: 1.最坏情况 2.平均情况 3.最佳情况 这是一段很简单的线性查找的代码 从arr[] 中查找x // Linearly search x in arr[]. If x is present then return the index, // o

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:

最优时间复杂度(不可靠) 最坏时间复杂度(保证) 平均时间复杂度(平均状况) 不同语句的时间复杂度: (1)顺序语句:使用加法 (2)循环语句:使用乘法 (3)分支语句:使用坏时间复杂度 例如:如下代码的时间复杂度: #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ for a in range(1001): for b in range(1001): c = 1000 - a - b if a**2 + b**2 == c**2: print "a=%

Java基础-时间复杂度计算方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   时间复杂度通常是衡量算法的优劣的,衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的,由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间. 一.什么是时间复杂度 1>.什么是时间频度 算法的执行时间和语句的执行次数成正比,因此通过计算执行测试来推断执行时间.算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n),n是问题的规模,T是Time. 2>.什么是时间复杂度 当时间频度的n不断变化时,T(n)也在不断

1.如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数),如何求出所有a.b.c可能的组合? 如上:a+b+c=1000, a平方+b平方=c平方  求出所有abc可能的组合? 思路方法:用枚举法,a,b,c 一个一个试. //枚举法://a=0 ... a=1000;//b=0 ... c=1000;//c=0 ... c=1000;//三个嵌套循环实现 //方法一:三个嵌套循环实现$start = time();echo "方法一:开始运行...\r\n"

时间复杂度 复杂度 可能对应的算法 备注 O(1) 位运算 常数级复杂度,一般面试中不会有 O(logn) 二分法,倍增法,快速幂算法,辗转相除法   O(n) 枚举法,双指针算法,单调栈算法,KMP算法,Rabin Karp,Manacher's Algorithm 又称作线性时间复杂度 O(nlogn) 快速排序,归并排序,堆排序   O(n^2) 枚举法,动态规划,Dijkstra   O(n^3) 枚举法,动态规划,Floyd   O(2^n) 与组合有关的搜索问题   O(n!) 与排

定义 ​ 对于不同的机器环境而言,确切的单位时间是不同的,但是对于算法进行多少个基本操作(即花费多少时间单位)在规模数量级上却是相同的,由此可以忽略机器环境的影响而客观的反应算法的时间效率. 对于算法的时间复杂度效率,我们可以用"大O记法"来表示. "大O记法":对于单调的整数函数f,如果存在一个整数函数g和实常数c>0,使得对于充分大的n总有f(n)<=c*g(n),就说函数g是f的一个渐近函数(忽略常数),记为f(n)=O(g(n)).也就是说,在趋

STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) . 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>. 这个函数可以传两个参数或三个参数.第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址.也就是说,排序的区间是 [a,b) .简单

STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) . 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>. 这个函数可以传两个参数或三个参数.第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址.也就是说,排序的区间是 [a,b) .简单

刷题备忘录,for bug-free leetcode 396. Rotate Function 题意: Given an array of integers A and let n to be its length. Assume Bk to be an array obtained by rotating the array A k positions clock-wise, we define a "rotation function" F on A as follow: F(k

上期为大家讲解了排序算法常见的几个概念: 相关性:排序时是否需要比较元素 稳定性:相同元素排序后是否可能打乱 时间空间复杂度:随着元素增加时间和空间随之变化的函数 如果有遗忘的同学可以看排序算法——(1)简介这篇文章复习一下. 今天将为大家介绍常用的十大排序算法中最简单的五种(冒泡.选择.插入.希尔.归并),主要从:过程图解.算法思想.代码实现.算法分析这四个方面讲解,建议大家看完之后自己动手练习加强记忆!注:本文使用的复杂度均为最坏复杂度 一.冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort),是一

目录(转载) [x] 一.Java基础(语言.集合框架.OOP.设计模式等) [x] 二.Java高级(JavaEE.框架.服务器.工具等) [x] 三.多线程和并发 [x] 四.Java虚拟机 [x] 五.数据库(Sql.MySQL.Redis等) [x] 六.算法与数据结构 [x] 七.计算机网络 [x] 八.操作系统(OS基础.Linux等) [x] 九.其他(包含xx和xx的区别等) 一.Java基础(语言.集合框架.OOP.设计模式等) 1. HashMap和Hashtable的区别

刷题备忘录,for bug-free 招行面试题--求无序数组最长连续序列的长度,这里连续指的是值连续--间隔为1,并不是数值的位置连续 问题: 给出一个未排序的整数数组,找出最长的连续元素序列的长度. 如: 给出[100, 4, 200, 1, 3, 2], 最长的连续元素序列是[1, 2, 3, 4].返回它的长度:4. 你的算法必须有O(n)的时间复杂度 . 解法: 初始思路 要找连续的元素,第一反应一般是先把数组排序.但悲剧的是题目中明确要求了O(n)的时间复杂度,要做一次排序,是不能达