时间复杂度为O(logN)的常用算法 折半查找 /* * 折半查找 * 默认查找的数组已经排过序 */ public static int binarySearch(int[] a,int x){ int low=0,high=a.length-1; while(low<=high){ int mid =(low+high)/2; if(a[mid]<x){ low=mid+1; }else if(a[mid]>x){ high=mid-1; }else{ return mid; } }

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)

十大排序算法时间复杂度 All In One 排序算法时间复杂度 排序算法对比 Big O O(n) O(n*log(n)) O(n^2) 冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 基数排序 希尔排序 堆排序 桶排序 计数排序 排序算法分类 排序算法可以分为两种:内排序和外排序; 内排序, 在排序过程中全部记录存放在内存; 外排序, 在排序过程中需要使用外存; 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:直接选择排序.堆排序 (

本文对常见的排序算法进行了总结. 常见排序算法如下: 直接插入排序 希尔排序 简单选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序 归并排序 基数排序 它们都属于内部排序,也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法,他们之间关系如下: 稳定与非稳定: 如果一个排序算法能够保留数组中重复元素的相对位置则可以被称为是 稳定 的.反之,则是 非稳定 的. 直接插入排序 基本思想 通常人们整理桥牌的方法是一张一张的来,将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置.在计算机的实现中,为了要给插入的元素腾出空间,我

Arrays.sort() 采用了2种排序算法 -- 基本类型数据使用快速排序法,对象数组使用归并排序. java的Collections.sort算法调用的是归并排序,它是稳定排序 方法一:直接插入 1.基本思路: 在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的.如此反复循环,直到全部排好顺序. 2.代码实现: (1)首先设定插入次数,即循环次数,for(int i=1;i<length;i++),从

排序算法可以分为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排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数.

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.

python 经典排序算法 排序算法可以分为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排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介

一.插入类算法 排序算法的稳定性:两个大小相等的元素排序前后的相对位置不变.{31,32,2} 排序后{2,31,32},则称排序算法稳定 通用类: public class Common { public static int[] a = {48,62,35,77,55,14,35,98}; public static void swap(int[] a, int i, int j) { int temp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp; } public s

时间复杂度O(n)级排序算法 九.计数排序 前文说到,19591959 年 77 月,希尔排序通过交换非相邻元素,打破了 O(n^2)的魔咒,使得排序算法的时间复杂度降到了 O(nlog n) 级,此后的快速排序.堆排序都是基于这样的思想,所以他们的时间复杂度都是 O(nlog n). 那么,排序算法最好的时间复杂度就是 O(nlogn) 吗?是否有比 O(nlogn) 级还要快的排序算法呢?能否在 O(n) 的时间复杂度下完成排序呢? 事实上,O(n) 级的排序算法存在已久,但他们只能用于特定

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

PHP的四种基本排序算法为:冒泡排序.插入排序.选择排序和快速排序. 下面是我整理出来的算法代码: 1. 冒泡排序: 思路:对数组进行多轮冒泡,每一轮对数组中的元素两两比较,调整位置,冒出一个最大的数来. //简单版: function bubbleSort($arr) { $n = count($arr); for($i=1;$i<$n;$i++) {   //冒泡的轮数(最多$n-1轮) for($j=0;$j<$n-1;$j++) {   //每一轮冒泡(两两比较,大者后移) if($a

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)

对于一个int数组,请编写一个选择排序算法,对数组元素排序. 给定一个int数组A及数组的大小n,请返回排序后的数组. 测试样例: [1,2,3,5,2,3],6 [1,2,2,3,3,5] 冒泡排序: package test; public class BubbleSort { public int[] bubbleSort(int[] A, int n) { int temp; for (int j = 0; j < n - 1; j++) { for (int i = 0; i < n

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(

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:

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

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

第一部分:数据结构中常用的排序算法 数据结构中的排序算法一般包括冒泡排序.选择排序.插入排序.归并排序和 快速排序, 当然还有很多其他的排序方式,这里主要介绍这五种排序方式. 排序是数据结构中的主要内容, 并不限于语言而主要在于思想,这里用js实现. 一.冒泡排序 由小到大. 名称由来: 循环时两两比较,每次循环都会将无序数组中的最大值放在后头. 冒泡排序是我在学习C++时最先学习的一种排序方式,因为它理解简单,所以往往是入门之首选. 规则: 既然是冒泡,那么越靠近前面(下面--最开始)的泡越小

啥?你以为排序算法的时间复杂度最快也只能O(N*log(N))了? O(N)时间复杂度的排序算法听说过没有?计数排序!!它是世界上最快最简单的算法!!! 计数排序算法操作起来只有三步,看完秒懂! 根据待排序集合中最大元素和最小元素的差值范围确定申请的桶个数: 遍历待排序集合,将每一个元素统计到对应的桶中:(此步完成后每个桶里面的数字代表了此桶对应元素出现的次数.) 从小到大遍历一遍所有桶,如果桶中有元素,那么就往排序结果里添加上对应个数的该桶对应的元素. 举个例子就明白了,假设已知所有待排序数字

计数排序 计数排序是一个非基于比较的排序算法,该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出.它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法. 算法思想 计数排序对输入的数据有附加的限制条件: 1.输入的线性表的元素属于有限偏序集S: 2.设输入的线性表的长度为n,|S|=k(表示集合S中元素的总数目为k),则k=O(n). 在这两个条件下,计数排序的复杂性为O(n). 计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元