一.概念引入 设A是一个确定性算法,当它的输入实例为x时所需的计算时间记为tA(x).设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体,则当问题的输入规模为n时,算法A所需的平均时间为.这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性.希望获得一个随机化算法B,使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有.这就是舍伍德算法设计的基本思想.当s(n)与tA(n)相比可忽略时,舍伍德算法可获得很好的平均性能. 概率算法的一个特点是对同一实例多次运用同一概率算法结果可能同.舍伍德算法(O(sqrt(n)),综合了线性表和线

周三的算法课,主要讲了随机化算法,介绍了拉斯维加斯算法,简单的理解了为什么要用随机化算法,随机化算法有什么好处. 在处理8皇后问题的时候,穷举法是最费时的,回朔比穷举好点,而当数据量比较大的时候,如1000皇后问题,穷举的化有1000的1000次方,肯定超时,用随机化算法的思路,先随机的在棋盘上放一部分皇后,再来设计算法,会大大节省时间,使算法性能更加优良. 本篇介绍令一种随机化算法,舍伍德(Sherwood)算法. 题目: Matrix Multiplication Time Limit: 2

javascript数据结构与算法--高级排序算法 高级排序算法是处理大型数据集的最高效排序算法,它是处理的数据集可以达到上百万个元素,而不仅仅是几百个或者几千个.现在我们来学习下2种高级排序算法---- 希尔排序和快速排序. 一:希尔排序: 希尔排序的核心理念是:首先比较距离较远的元素,而非相邻的元素. 基本原理:通过定义一个间隔序列来表示在排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔. 下面我们来看看数组[0,9,1,8,7,6,2,3,5,4] 来使用希尔排序的原理:如下图: 代码分析如下:

笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳. 目录 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 双路快速排序 三路快速排序 堆排序 总结与收获 参考与阅读 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧. 1.算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排

通用的(泛型)算法 之 只读算法,写算法,排序算法 只读算法: 函数名 功能描述 accumulate 求容器里元素的和 equal 比较2个容器里的元素 写算法 函数名 功能描述 fill 用给定值,覆盖给定的范围的元素 fill_n 用给定值,覆盖给定开始位置后的,n个元素变 back_inserter 在容器末尾插入元素 copy 把容器1指定范围里的值拷贝给容器2,并返回指向容器2最后一个元素的下个元素 replace 用某个值替换掉给定范围的某个值 replace_copy 用某个值替

javascript数据结构与算法--高级排序算法(快速排序法,希尔排序法) 一.快速排序算法 /* * 这个函数首先检查数组的长度是否为0.如果是,那么这个数组就不需要任何排序,函数直接返回. * 否则,创建两个数组,一个用来存放比基准值小的元素,另一个用来存放比基准值大的元素. * 这里的基准值取自数组的第一个元素. * 接下来,这个函数对原始数组的元素进行遍历,根据它们与基准值的关系将它们放到合适的数组中. * 然后对于较小的数组和较大的数组分别递归调用这个函数. * 当递归结束时,再将较

javascript数据结构与算法--基本排序算法(冒泡.选择.排序)及效率比较 一.数组测试平台. javascript数据结构与算法--基本排序(封装基本数组的操作),封装常规数组操作的函数,比如:插入新数据,显示数组数据,还有交换数组元素等操作来调用不同的排序算法 function CArray(numElements) { this.dataStore = []; this.pos = 0;//是一个索引值,默认为0,从第一个开始 this.numElements = numElemen

1.基本排序算法 1.1.冒泡排序 它是最慢的排序算法之一. 1.不断比较相邻的两个元素,如果前一个比后一个大,则交换位置. 2.当比较完第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个. 3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较,这个时候由于最后一个元素已经是最大的了,所以第二轮的时候最后一个元素不用比较,此后依次类推. 冒泡排序动图演示: function bubbleSort(arr){ for(var i=0; i<arr.length-1; i++ ){ for(var j=0; j<ar

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中,源代码剖析许多,不方便学习,也不方便以后复习.这里把这些算法进行归类,对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的sort排序算法,SGI STL中的排序算法不是简单的高速排序,而是交叉利用各种排序:堆排序.插入排序和高速排序:这样做的目的是提高效率.针对数据量比較大的採用高速排序,数据量比較小的能够採用堆排序或插入排序. 本文介绍了有关排序的算法random_shuffle.partition.stable_partition.sort.s

排序算法: 注意:容器中必须重载 op< ,排序中stl标准中要求用小于来进行比较. 7.53.sort //全排序. 7.54.stable_sort //稳定排序.两个或两个以上的相邻且相等的元素是不会进行相对位置的变化的. 7.55.partial_sort //部分排序.会先调用sort得到指定个数的全部排序的结果,而调用sort只是中间过程.结果是 //除了指定个数之外其他的元素该是如何还是如何. 7.56.partial_sort_copy //获得部分排序个数的结果. 7.57.t

排序算法 重要性不言而喻,很多算法问题往往选择一个好的排序算法往往问题可以迎刃而解 1.冒泡算法 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端.也就是双重循环就可以搞定的问题但是需要注意下一边界 算法步骤: 1)比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,

◆ 常用的排序算法: 1.1.合并(容器A(全部/部分)&容器B(全部/部分)==>容器C(全部/部分),容器C中元素已经排好顺序),返回的值==>iteratorOutBegin.end() iterator merge(iterator1Begin, iterator1And, iterator2Begin, iterator2End, iteratorOutBegin); iterator merge(iterator1Begin, iterator1And, iterator2

首先用实例来讲述一下PHP内置的一些排序函数 [a / k] sort [/ rsort]:[保留索引关系 / 按键名(保留键名关系,适用于关联数组)] 对数组进行排序,结束时数组单元将被从最低到最高 [/最高到最低] 排序.成功返回true,失败返回false bool sort ( array &$array [, int $sort_flags = SORT_REGULAR ] ) array : 要排序的数组 sort_flags : 可选第二个参数,可以用以下值改变排序行为 SORT_

高速排序算法 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 经典的高速排序算法, 作为一个编程者, 不论什么时候都要完整的手写. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int RandomInRange(int mi

一.插入排序:稳定,时间复杂度O(n^2) 想象你在打扑克牌,一開始左手是空的,接着右手開始从桌上摸牌,并将其插入到左手的一把牌中的正确位置上.为了找到这个正确位置,我们须要从右到左将它与手中的牌比較,直到找到合适的位置插入.整个过程的特点是,左手的牌是排好序的了. 详见: 插入排序 二.选择排序:不稳定,时间复杂度O(n^2) 每趟从未排序部分选出最小的元素.然后通过交换将其加入到已排序部分中. 详见: 选择排序 三.冒泡排序:稳定,时间复杂度O(n^2) 将待排序的元素看作是竖着排列的"气泡

常见排序算法总结 本文对比较常用且比较高效的排序算法进行了总结和解析,并贴出了比较精简的实现代码,包括选择排序.插入排序.归并排序.希尔排序.快速排序等.算法性能比较如下图所示: 1 冒泡排序 基本原理 这里介绍升序的原理,从数组的第一个元素arr[0]开始,两两比较(arr[n],arr[n+1]),如果前面的数大于后面的数(arr[n] > arr[n+1]),那么交换两个元素的位置,把大的数往后移动.这样依次经过一轮比较以后,最大的数将会被交换到最后的位置(arr[n-1]).算法的时间复

排序算法-快速排序: /** * 给定一个数组:按照从小到大排序. * 思路: * 1. 获取第一个数放入临时变量data,将大于data的数放右边,小于data的数放在左边. * 2. data左边和右边的数组,使用第一点的方法类推. * * 第一点的具体实现: * 获取第一个数放入临时变量data,从右边开始遍历,获取第一个比data小的数,将这个数放入data原本的位置(位置角标为0,满足小于data的数放入 * data左边的逻辑),然后从左开始遍历获取第一个大于data的数,放入刚刚空

1.冒泡排序 冒泡排序的原理是依次比较相邻的两个数,如果前一个数比后一个数大则交换位置,这样一组比较下来会得到该组最大的那个数,并且已经放置在最后,下一轮用同样的方法可以得到次大的数,并且被放置在正确的位置,最终可以将所有的数放置在正确位置. 例如 56,99,34,10,38,7 这一组数 第一趟比较的过程如下: ,99,34,10,38,7(位置不变) 56,34,99,10,38,7(34与99交换位置) 56,34,10,99,38,7(10与99交换位置) 56,34,10,38,99

冒泡排序 原理:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面(左边),大数放在后面(右边),就像冒泡一样具体操作:第一趟,首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后.然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后,这样第一趟下来最大的数就在最后一位了.然后还是从第一个数开始重复第一趟步骤比较,但是这次不比较最后一个数了,第二趟结束后第二大的数就在倒数第二位......以此类推,直至全部排序完成.所有代码在这,关键代码如下: private sta

顺序查找 从列表第一个元素开始,顺序进行搜索,直到找到为止. 二分查找 从有序列表的候选区data[0:n]开始,通过对待查找的值与候选区中间值的比较,可以使候选区减少一半. li = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] val = 5 def search(li, val): low = 0 high = len(li) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if val == li[mid]: return mid