归并排序是一种稳定的排序,采用分而治之策略,可以用于顺序储存结构,也易于在链表上实现.其原理如下图: 算法时间复杂度为  O(nlogn),空间复杂度为 O(n). 1 在数组上实现 def mergesort(seq): if len(seq)<=1: return seq mid=int(len(seq)/2) left=mergesort(seq[:mid]) right=mergesort(seq[mid:]) return merge(left,right) def merge(lef

//链表的使用 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> //定义链表结构体 struct LinkCode{ int num; ]; struct LinkCode * linknext; }; //静态链表 void Linkone(){ struct LinkCode n1, n2, n3, n4, n5; struct LinkC

下面将实现链表排序的排序和遍历显示功能: 所定义的链表结构如下: head -> p1 -> p2 ->p3 ->....->pn; head的本身不作为数据节点,head->data保存结点个数. insert_data(NODE* head) 在head之后插入新增的数据; show_link_list(NODE* head)显示节点个数和每个节点的数据; clear_link_list(NODE* head)删除并清空数据节点(不删除头结点); FUNC_sort

关于数据结构等的学习,以及学习算法的感想感悟,听了郝斌老师的数据结构课程,其中他也提到了学习数据结构的或者算法的一些个人见解,我觉的很好,对我的帮助也是很大,算法本就是令人头疼的问题,因为自己并没有学习过算法的系统性的课程,现在还是处于不断摸索的阶段,好多算法题目根本就没有什么思路,导致自己对好多题目都很是头疼,就算是自己做过的一些算法的题目,再次遇到也还是不一定会做出来,他给出的建议就是,看懂别人的程序,然后自己去敲,一定会出错,然后调试,有错误接着调试,一直到没有错误为止,并且要时常的去复习

前言 本文章整理了链表排序的三种方法,分别是快速排序.插入排序.归并排序.为适应不同用途,先给出常用的int版本,再在此基础上抽象出类模板. 目录 一.针对整数的版本(常用) 文中链表定义 链表相关操作 三种排序方法 完整测试程序 二.模板版本(适用性广泛) 文中链表定义 链表相关操作 三种排序方法 完整测试程序 总结 参考文章 一.针对整数的版本(常用) 文中链表定义: //definition for singly-linked list. struct ListNode { int val

选择排序Python实现 import random # 生成待排序数组 a=[random.randint(1,999) for x in range(0,36)] # 选择排序 def selectionSort(array): i=0 while i<len(array)-1: min = i j = i+1 while j<len(array): if array[min] > array[j]: min = j j = j+1 if i != min: array[i],arr

上篇博客中讲解了九大内部排序算法,部分算法还提供了代码实现,但是那些代码实现都是基于数组进行排序的,本篇博客就以链表排序实现几种常见的排序算法,以飨读者. 快速排序的链表实现 算法思想:对于一个链表,以head节点的值作为key,然后遍历之后的节点,可以得到一个小于key的链表和大于等于key的链表:由此递归可以对两个链表分别进行快速.这里用到了快速排序的思想即经过一趟排序能够将小于key的元素放在一边,将大于等于key的元素放在另一边. 代码实现: //快速排序 public static v

计数排序与桶排序python实现 计数排序 计数排序原理: 找到给定序列的最小值与最大值 创建一个长度为最大值-最小值+1的数组,初始化都为0 然后遍历原序列,并为数组中索引为当前值-最小值的值+1 此时数组中已经记录好每个值的数量,自然也就是有序的了 例如: 计数排序实现 下面为列表的计数排序 def count_sort(s): """计数排序""" # 找到最大最小值 min_num = min(s) max_num = max(s) #

题目:Sort List Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity 看题目有两个要求:1)时间复杂度为O(nlogn);2)空间复杂度为常数,即不能增设额外的空间.满足这样要求的排序算法,我们首先想到快排,合并排序和堆排序.我们来分析下几种排序算法对时间和空间复杂度的要求,堆排序实现上过于繁琐,我们不做考虑.快排的最坏的时间复杂度是O(n^2),平均复杂度为O(nlgn),如果按照题目的严格要求显然

题目:Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 分析:给单链表排序,要求时间复杂度是O(nlogn),空间复杂度是O(1).时间复杂度为O(nlogn)的排序算法有快速排序和归并排序, 但是,对于单链表来说,进行元素之间的交换比较复杂,但是连接两个有序链表相对简单,因此这里采用归并排序的思路. 编码: public ListNode sortList(ListNode head) { if(hea

链表排序 · Sort List ［抄题］: ［思维问题］: ［一句话思路］: ［输入量］:空: 正常情况:特大:特小:程序里处理到的特殊情况:异常情况(不合法不合理的输入): ［画图］: quick sort 整体-局部(先找大小值,再局部递归) 里面不稳定 最坏n2, 最好 平均 nlgn  数组空间复杂度1(内部操作即可) merge sort 局部-整体(先局部操作完,最后全部merge到一起) 里面稳定  数组空间复杂度n(需要新建数组) ［一刷］: 快慢指针的条件是 fast.nex

一直以来学习排序算法, 都没有在链表排序上下太多功夫,因为用得不多.最近看STL源码,才发现,原来即使是链表,也能有时间复杂度为O(nlogn)的算法, 大大出乎我的意料之外,一般就能想到个插入排序. 下面的代码就是按照源码写出的(去掉了模板增加可读性),注意forward_list是C++11新加的单向链表,这里选这个是因为它更接近我们自己实现链表时的做法. void sort_list(forward_list<int>& l){ auto it = l.begin(); if (

算法基础~链表~排序链表的合并(k条) 1,题意:已知k个已排序链表头结点指针,将这k个链表合并,合并后仍然为有序的,返回合并后的头结点. 2,方法之间时间复杂度的比较: 方法1(借助工具vector封装好的sort方法):将k * n个结点放到vector,则原 vector的排序时间复杂度是 O(nlogn); 有k*n个结点的排序,时间复杂度是 O(knlog(kn)); 方法2(分制后相连法),分制:这里咱要想到高中的DNA复制~一个DNA复制生成K个DNA的过程. [1----复制--

题目 一个链表,奇数结点升序,偶数结点降序,要求变成一个全升序的链表. 例如:1->8->2->7->3->6->4->5,变为1->2->3->4->5->6->7->8 解析 按照以下步骤处理: 按照奇偶位拆分为两个链表 反转偶数结点构成的链表 合并两个递增链表 Python实现 # -*- coding:utf-8 -*- class Node(object): def __init__(self, val=None

一.链表和数组 在编写代码中,我们储存的数据是存储于内存当中,内存就像一块块并列排序的小方盒,每个小方盒都有自己地址,我们储存的数据就在这样一个个小方盒当中. 这些数据存放的结构有两种基本方式,数组和链表. 1,数组 数组在内存中是按顺序,内存地址来存储的,就好似上图的抽屉,从上到下,按顺序存放物品.这一特征也就意味着数据在内存中是相连的,紧紧不分开的,小的内存空间可能会装不下较多的数据,造成了内存空间浪费. 世界上许多事情有好有坏,有利有弊,数组也是如此,数据在内存中紧密相连,也就意味着牵一发

Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 常见排序方法有很多,插入排序,选择排序,堆排序,快速排序,冒泡排序,归并排序,桶排序等等..它们的时间复杂度不尽相同,而这里题目限定了时间必须为O(nlgn),符合要求只有快速排序,归并排序,堆排序,而根据单链表的特点,最适于用归并排序.代码如下: C++ 解法一: class Solution { public: ListNode* sortList(L

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: Minion Xu class LinkedListUnderflow(ValueError): pass class LNode(object): def __init__(self, elem, next_=None): self.elem = elem self.next = next_ class LList(object): def __init__(self): self._

python中字典按键或键值排序(我转!)   一.字典排序 在程序中使用字典进行数据信息统计时,由于字典是无序的所以打印字典时内容也是无序的.因此,为了使统计得到的结果更方便查看需要进行排序. Python中字典的排序分为按“键”排序和按“值”排序. 1.按“值”排序 按“值”排序就是根据字典的值进行排序,可以使用内置的sorted()函数.sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])(1)iterable:是可迭代类型类型;(2)cmp:用于比较的函数,

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

Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. 题目要求使用O(nlogn)时间复杂度,可以考虑使用归并排序,在  merge two sorted lists 中,已经知道了将两个有序链表进行合并.这里只要在这基础上修改. 排序算法入门之归并排序(java实现) 说了数组的归并排序, 使用归并排序.每次要找到中间元素进行前后的排序,然后进行合并. 合并时,数组是使用一个额外的空数组,因为使用一个数组要

Sort a linked list using insertion sort. 对于数组的插入排序,可以参看排序算法入门之插入排序(java实现),遍历每个元素,然后相当于把每个元素插入到前面已经排好序的数组里,对于数组,只要当前元素比前一个元素小,则前一个元素后移,然后继续跟再前面的元素比. 对于数组,是上面的方法好,因为插入要移动该位置后面的所有元素.上面方法从后往前遍历时已经移动了. 而对于链表,无法从当前元素向前遍历,跟前面元素比,因为链表从后往前遍历不合适.可以换一种思路,将当前元素