计数排序的特点: 需要额外的数组以存储: 中间过程数据(记为数组 C),数组 C 的下标是待排序序列的元素值,下标对应的值为出现的次数: 排序后的序列(记为 B),计数排序仅获取原始待排序序列的值,对原始序列不做 in-place 处理: 计数排序首先统计原始序列各个数(按顺序,也就是索引)出现的次数,需要获取原始序列的最大值,作为计数数组的区间长度: def counting_sort(A, k): # k = max(A) + 1 C = [0]*k for i in A: # 统计 A 中

今天贴出的算法是计数排序Counting Sort.在经过一番挣扎之前,我很纠结,今天这个算法在一些scenarios,并不是最优的算法.最坏情况和最好情况下,时间复杂度差距很大. 代码CountingSort.h: #include <stdlib.h> namespace dksl { void Sort(int *numArray,int length) { ]; int *temp=new int[length]; ;i<length;i++) { temp[i]=; if(ma

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第五节-------线性时间排序 Linear Time Sort 这节课的主要内容是分析基于比较的排序能够达到的最快效率以及介绍几种

2.1 insertion sort <算法导论>答案 答案索引帖 2.1-1 Using Figure 2.2 as a model, illustrate the operation of INSERTION-SORT on the array A ={31; 41; 59; 26; 41; 58} 这一题很简单,自己想一想过程.(figure 2.2是升序) 2.1-2 Rewrite the INSERTION-SORT procedure to sort into non-incre

算法导论 第一章 算法     输入--(算法)-->输出   解决的问题     识别DNA(排序,最长公共子序列,) # 确定一部分用法     互联网快速访问索引     电子商务(数值算法and数论)     交通图...(图论,旅行社问题)     拓扑排序 #     第二章  2.1插入排序           #p11 伪代码预定留意一下  #(算法导论 第3版 中文)       循环不变式?         循环 j++         不变 A[1..j-1] 一直有序  

前面介绍的几种排序算法,都是基于不同位置的元素比较,算法平均时间复杂度理论最好值是θ(nlgn). 今天介绍一种新的排序算法,计数排序(Counting sort),计数排序是一个非基于比较的线性时间排序算法.它对输入的数据有附加的限制条件:输入序列中数据取值范围有限,比如都是小于upperLimit的整数: 算法分3步实现: 1)遍历输入序列,统计不同取值的个数,放入计数数组: 2)遍历计数数组,计算不大于各个取值的个数,更新计数数组: 3)逆序遍历输入序列,结合计数数组中个数,将数据放到输出

计数排序(Counting Sort) 计数排序不是基于比较的排序算法,其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中. 作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数. 1.算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素: 统计数组中每个值为i的元素出现的次数,存入数组C的第i项: 对所有的计数累加(从C中的第一个元素开始,每一项和前一项相加): 反向填充目标数组:将每个元素i放在新数组的第C(i)项,每放一个元素就将C(i)减去1. 2.动图演示 3.代

<算法导论>第三版的BST(二叉查找树)的实现: class Tree: def __init__(self): self.root = None # Definition for a binary tree node class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None self.parent = None class Solution: # @param root, a

自从打ACM以来也算是用归并排序了好久,现在就写一篇博客来介绍一下这个算法吧 :) 图片来自维基百科,显示了完整的归并排序过程.例如数组{38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}. 在算法导论讲分治算法一章的时候提到了归并排序.首先,归并排序是一个分治算法. 归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表, 即把待排序序列分为若干个有序的子序列,再把有序的子序列合并为整体有序序列. merg() 函数是用来合并两个已有序的数组.  是整个算法的关键. 那么归并

算法导论上面快速排序的实现. 代码: def partition(array, left, right): i = left-1 for j in range(left, right): if array[j] <= array[right]: i += 1 array[j], array[i] = array[i], array[j] array[i+1], array[right] = array[right], array[i+1] return i+1 def quicksort(arr

其实算法本身不难,第一遍可以只看伪代码和算法思路.如果想进一步理解的话,第三章那些标记法是非常重要的,就算要花费大量时间才能理解,也不要马马虎虎略过.因为以后的每一章,讲完算法就是这样的分析,精通的话,很快就读完了.你所说的证明和推导大概也都是在第三章介绍了,可以回过头再认真看几遍. 至于课后题,比较难,我只做了前几章,如果要做完需要更多时间和精力.这可以通过之后做算法题来弥补,可以去leetcode等网站找一些经典的算法题做一做,加深理解. Facebook的工程师写的攻略,介绍了用算法导论来

//counting sort 计数排序 //参考算法导论8.2节 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cassert> using namespace std; ; ; , , , , , , }; int b[n]; ]; int main() { ; memset(c, , sizeof c); ;i<n;i++) { c[a[i]]++; maxn=ma

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

个人最喜欢的排序方法是非比较类的计数排序,简单粗暴.专治花里胡哨!!! 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort) python代码实现: d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4

本文主要实践一下算法导论上的快排算法,活动活动. 伪代码图来源于 http://www.cnblogs.com/dongkuo/p/4827281.html // imp the quicksort algorithm 2016.12.21 #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> using namespace std; int Partion(vector<int> & ve

一.高级数据结构 本章以后到第21章(并查集)隶属于高级数据结构的内容.前面还留了两章:贪心算法和摊还分析,打算后面再来补充.之前的章节讨论的支持动态数据集上的操作,如查找.插入.删除等都是基于简单的线性表.链表和树等结构,本章以后的部分在原来更高的层次上来讨论这些操作,更高的层次意味着更复杂的结构,但更低的时间复杂度(包括摊还时间). B树是为磁盘存储还专门设计的平衡查找树.因为磁盘操作的速度要远远慢于内存,所以度量B树的性能,不仅要考虑动态集合操作消耗了多少计算时间,还要考虑这些操作执行了多

转载: 八大排序算法的 Python 实现 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

伪代码请见<算法导论>2.3节 merge-sort实现: public class MergeSort {        public static void sort(double [] A,int p, int r)    {           if(p<r)        {            int q = (int) Math.floor( (p+r)/2 );            sort(A,p,q);            sort(A,q+1,r);     

算法导论,插入排序 public class InsertSort { public static double [] sort(double [] num) { for(int i =1; i<num.length;i++) { double temp = num[i]; int j=i-1; while(j>=0 && temp < num[j]) { num[j+1]=num[j]; j--; } num[j+1] = temp; } return num; } p

一.什么叫最小生成树 一个无向连通图G=(V,E),最小生成树就是联结所有顶点的边的权值和最小时的子图T,此时T无回路且连接所有的顶点,所以它必须是棵树. 二.为什么要研究最小生成树问题 <算法导论>上举了电子线路设计的例子.而在经济学.生物学中也常应用最小生成树. 三.如何求一个无向连通图的最小生成树 <算法导论>中提取讲解了两种得到最小生成树的算法,一是Kruskal算法,另一种是Prim算法.这两种算法都使用了贪心策略. 先说明几个概念: 安全边:A是G的某最小生成树的子集,