未经同意,请勿转载!如有收货,请留一赞,不胜感激! 同时欢迎加入我们的qq交流群:326079727 话不多说上代码: C语言: //选择排序走起 //原理:吃透原理再去实现,选择排序也是类似于冒泡排序,时间复杂度也是O^2,外层循环是十轮. // 每轮都找出最小值,然后把它放到最前,已经放在前面的 下一轮就不用再去比较 void choice(){ ] = {,,,,,,,,,}; //获取数组的长度,因为c语言的每个int型占四个字节,所除以4 ; int tmp; ; i < len; i

本文主要向大家介绍了JAVA语言之怎样写出高性能的 Java 代码?通过具体的内容向大家展示,希望对大家学习JAVA语言有所帮助. 在这篇文章中,我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法.我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标,然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能,以及确定性能瓶颈. 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践.最后,我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整. 请注意,性能优化是一个很宽泛的话题,而本文只是对JVM探索

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析 这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 选择排序 # 时间复杂度O(n^2) def selection_sort(array): length = len(array) for m in range(length): k = 0 for i in range(1, length - m): if array[i] > array[k]: k = i array[length - 1 - m], array[k] = array[k], a

冒泡排序 冒泡排序算法又称交换排序算法,是从观察水中气泡变化构思而成,原理是从第一个元素开始比较相邻元素的大小,若大小顺序有误,则对调后再进行下一个元素的比较,就仿佛气泡逐渐从水底逐渐冒升到水面一样.如此扫描一次之后就可以确保最后一个元素位于正确的位置.接着再逐步进行第二次扫描,直到完成所有元素的排序关系为止. Python代码: import random #构造数据 data = list() for i in range(10): data.append(random.randint(0,

选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理如下.首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾.以此类推,直到所有元素均排序完毕. 选择排序的主要优点与数据移动有关.如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动.选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换.在所有的完全依靠交换去移动元

选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理如下.首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾.以此类推,直到所有元素均排序完毕. 选择排序的主要优点与数据移动有关.如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动.选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换.在所有的完全依靠交换去移动元

0. 前言 本文翻译自博客: iamtrask.github.io ,这次翻译已经获得trask本人的同意与支持,在此特别感谢trask.本文属于作者一边学习一边翻译的作品,所以在用词.理论方面难免会出现很多错误,假如您发现错误或者不合适的地方,可以给我留言,谢谢! --- 2016.7.26 UPDATE --- 不涉及商业用途无须告知本人即可转载,但请注明出处! 原文地址:blog.csdn.net/zzukun/article/details/49968129 --- 1. 概要 我的最佳

❞ 1 简介 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 在日常运行程序的过程中常常涉及到「循环迭代」过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及「循环迭代」的程序,为其加上「进度条」(progress bar),是帮助我们监测

def maopao(data: list): """ 两两比较 :param data: :return: """ length = len(data) for i in range(length - 1): flag = True for j in range(length - 1 - i): if data[j] > data[j + 1]: data[j], data[j + 1] = data[j + 1], data[j] fl

选择排序(select_sort)是一个基础排序,它主要通过查找已给序列中的元素的最大或者最小元素,然后将其放在序列的起始位置或者结束位置,并通过多次这样的循环完成对已知序列的排序,在我们对n个元素进行操作时,我们至少需要n-1次. def select_sort(list): n=len(list) #进行n-1次操作 for i in range(n-1): min_dex=i #记录最小的位置 for j in range(i+1,n): #从i+1选取最小位置 if list[j]<li

1． 优雅需要付出代价.从短期利益来看,对某个问题提出优雅的解决方法,似乎可能花你更多的时间.但当它终于能够正确执行并可轻易套用于新案例中,不需要花上数以时计,甚至以天计或以月计的辛苦代价时,你会看得到先前所花功夫的回报(即使没有人可以衡量这一点).这不仅给你一个可更容易开发和调试的程序,也更易于理解和维护.这正是它在金钱上的价值所在.这一点有赖某种人生经验才能够了解,因为当你努力让某一段程序代码变得比较优雅时,你并不是处于一种具生产力的状态下.但是,请抗拒那些催促你赶工的人们,因为那么做只会减

当无法避免做一件事时,那就让它变得更简单. 概述 单测是规范的软件开发流程中的必不可少的环节之一.再伟大的程序员也难以避免自己不犯错,不写出有BUG的程序.单测就是用来检测BUG的.Java阵营中,JUnit和TestNG是两个知名的单测框架.不过,用Java写单测实在是很繁琐.本文介绍使用Groovy+Spock轻松写出更简洁的单测. Spock是基于JUnit的单测框架,提供一些更好的语法,结合Groovy语言,可以写出更为简洁的单测.Spock介绍请自己去维基,本文不多言.下面给出一些示例

前言:排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列.本文主要讲述python中经常用的两种排序算法,选择排序法和冒泡排序法及其区别.通过对列表里的元素大小排序进行阐述. 一,选择排序法 从第一个位置开始比较,找出最小的,和第一个位置互换,开始下一轮. lt = [3, 5, 2, 1, 8, 4] #求出lt的长度 n = len(lt) #外层循环确定比较的轮数,x是下标,lt[x]在外层循环中代表lt中

https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78156605 Python新手写出漂亮的爬虫代码1初到大数据学习圈子的同学可能对爬虫都有所耳闻,会觉得是一个高大上的东西,仿佛九阳神功和乾坤大挪移一样,和别人说“老子会爬虫”,就感觉特别有逼格,但是又不知从何入手,这里,博主给大家纠正一个误区:爬虫并不神秘,也不高级,是一个非常好上手和掌握的东西(当然,里面也有很多坑,也有很多细节,展开说的话其实也蛮复杂的,不过它的模式和套路就摆在那里

在Python社区文化的浇灌下,演化出了一种独特的代码风格,去指导如何正确地使用Python,这就是常说的pythonic.一般说地道(idiomatic)的python代码,就是指这份代码很pythonic.Python的语法和标准库设计,处处契合着pythonic的思想.而且Python社区十分注重编码风格一的一致性,他们极力推行和处处实践着pythonic.所以经常能看到基于某份代码P vs NP (pythonic vs non-pythonic)的讨论.pythonic的代码简练,明确

由于基因组数据过大,想进一步用R语言处理担心系统内存不够,因此想着将文件按染色体拆分,发现python,awk,R 语言都能够非常简单快捷的实现,那么速度是否有差距呢,因此在跑几个50G的大文件之前,先用了244MB的数据对各个脚本进行测试,并且将其速度进行对比. 首先是awk处理,awk进行的是逐行处理,具有自己的语法,具有很大的灵活性,一行代码解决,用时24S, #!/usr/bin/sh function main() { start_tm=date start_h=`$start_tm

至少很长一段时间内,我个人用的一直是pycharm,也感觉挺好用的,也没啥大毛病 但是pycharm确实有点笨重,啥功能都有,但是有很多可能这辈子我也不会用到,并且pycharm打开的速度确实不敢恭维,即使固态硬盘也只能快了那么一丢丢.所以就尝试了很多IDE工具,最终选择了Sublime我也相信,通过我的介绍,你也会爱上它的. 首先其他语言有的sublime也必须得有,并且更好用,主要有: 集成代码分析 代码的自动补全 git功能的集成 Sublime command-line 工具 不过上述的

深入理解 GIL:如何写出高性能及线程安全的 Python 代码 本文由 伯乐在线 - 郑芸 翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:A. Jesse.欢迎加入翻译组. GIL对多线程的影响:http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf 前引 6岁时,我有一个音乐盒.我上紧发条,音乐盒顶上的芭蕾舞女演员就会旋转起来,同时,内部装置发出“一闪一闪亮晶晶,满天都是小星星”的叮铃声.那玩意儿肯定俗气透了,但我喜欢那个音乐盒,我想知道它的工作原理是什么.

https://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78592943 Python新手写出漂亮的爬虫代码2——从json获取信息好久没有写关于爬虫的东西了,如果正在读这篇博客的你看过我的另一篇<Python新手写出漂亮的爬虫代码1——从html获取信息>想必已经对一些写在html中的信息进行过爬取了,今天给大家介绍一下另一种爬虫——动态爬虫. 1.静态爬虫与动态爬虫何为动态爬虫,html中的信息是静态的,或者说是通过html语言生成了网页

请阐述调用Activity有哪几种方法,并写出相关的Java代码. 答案:可以采用两种方式调用Activity:显示调用和隐式调用.显示调用直接指定了Activity,代码如下: Intent intent=new Intent(this,MyActivity.class); //调用MyActivity startActivity(intent); 隐式调用通过Activity Action来调用Activity.这种方式可以调用当前应用程序中的Activity,也可以调用其他应用程序中的Ac