▶ 使用 OpenMP 进行奇偶交换排序 ● 代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <omp.h> #include <time.h> , dataSize = ; int main0(int argc, char* argv[])// 每次并行时即时产生多个线程 { int i, j, threadReal, data[dataSize]; clock_t time; && *

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par

前面几篇博客都是关于排序的,在之前陆陆续续发布的博客中,我们先后介绍了冒泡排序.选择排序.插入排序.希尔排序.堆排序.归并排序以及快速排序.俗话说的好,做事儿要善始善终,本篇博客就算是对之前那几篇博客的总结了.而本篇博客的示例Demo也是在之前那些博客Demo的基础上做的,也算是集成了各种排序的方法,然后给出了可视化的解决方案.今天博客的内容还是比较有趣的. 因为本猿是做iOS开发的,所以就使用iOS相关的组件来表示上述各种排序的过程.使用可视化方式来感受一下上述这些排序方法的异同.本篇博客所使

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程:  map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce 2.Mapreduce中Partiti

Rxjs入门实践-各种排序算法排序过程的可视化展示 这几天学习下<算法>的排序章节,具体见对排序的总结,想着做点东西,能将各种排序算法的排序过程使用Rxjs通过可视化的方式展示出来,正好练系一下Rxjs的使用 本文不会太多介绍Rxjs的基本概念,重点介绍如何用响应式编程的思想来实现功能 在线演示地址 源码 效果图 需求 页面中包括一个随机生成300个数字的按钮和.一个选择不同排序算法的下拉列表和一个echart渲染的容器元素 点击按钮会随机生成300个随机数,同时页面渲染出300个数的柱状图,

MySQL 在进行 Order By 操作排序时,通常有两种排序方式: 全字段排序 Row_id 排序 MySQL 中每个线程在执行排序时,都会被分配一块区域 - sort buffer,它的大小通过 sort_buffer_size 控制. 全字段排序指的是,将要查询的字段,全都存入 sort buffer 中,然后对 sort buffer 进行排序,然后将结果返回给客户端. Row_id 排序:将被排序的字段和对应主键索引的 ID 放入,sort buffer 中,然后对 sort buf

map是用来存放<key, value>键值对的数据结构,可以很方便快速的根据key查到相应的value.假如存储学生和其成绩(假定不存在重名,当然可以对重名加以区分),我们用map来进行存储就是个不错的选择. 我们这样定义,map<string, int>,其中学生姓名用string类型,作为Key:该学生的成绩用int类型,作为value.这样一来,我们可以根据学生姓名快速的查找到他的成绩. 但是,我们除了希望能够查询某个学生的成绩,或许还想看看整体的情况.我们想把所有同学和他

我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 一头一尾指针往中间扫描法 2.2 一前一后两个指针同时往后扫描法   1 问题描述 给定一个整数数组,请调整 数组中数的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半部分.要求时间复杂度为O(n). 2 解决方案 2.1 一头一尾指针往中间扫描法  具体代码如下: package com.liuzhen.array_2; public class OddEvenSort { //解法1:一头一尾指针往中间扫描 public void get

1 问题描述 给定一个整数数组,请调整 数组中数的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半部分.要求时间复杂度为O(n). 2 解决方案 2.1 一头一尾指针往中间扫描法 package com.liuzhen.array_2; public class OddEvenSort { //解法1:一头一尾指针往中间扫描 public void getOddEvenSort1(int[] A){ if(A.length == 1) return; int begin = 0; i

算法说明 奇偶排序又叫奇偶换位排序,砖排序.它是一种交换排序,也是冒泡的一个变种 顾名思义,奇偶排序,其实就是先循环奇数位,然后将奇数位与偶数位比较计算. 然后再循环偶数位,再和奇数位比较运算.看一下代码大家就明白了. 据wiki所述,这种算法是一种并行算法,个人对这块现在不太理解,没明白这块所谓的并行是什么意思,现在只是完成了一个单机版,将来如果明白了再过来进行补充啦. 代码 使用的是java package hark.sort.exchangesort; /* * 奇偶排序 */ publi

在这篇文章中.我会向大家展示一些排序算法的可视化过程.我还写了一个工具.大家可对照查看某两种排序算法. 下载源代码 – 75.7 KB 下载演示样例 – 27.1 KB 引言 首先,我觉得是最重要的是要理解什么是"排序算法".依据维基百科.排序算法(Sorting algorithm)是一种能将一串数据按照特定排序方式进行排列的一种算法. 最经常使用到的排序方式是数值顺序以及字典顺序.有效的排序算法在一些算法(比如搜索算法与合并算法)中是重要的,如此这些算法才干得到正确解答.排序算法也

最近在写一些数据结构以及算法相关的代码,比如常用排序算法以及具有启发能力的智能算法.为了能够让写下的代码下次还能够被复用,直接将代码编写成类模板成员函数的方式,之所以没有将这种方式改成更方便的函数模板纯属于偷懒,更方便于测试代码的有效性,等代码写完也懒得去改了.下面开始介绍这段代码,有什么不对的地方欢迎前来指正. 一共写了七种排序,插入排序InsertSort.堆排序HeapSort.快速排序QuickSort.合并排序MergeSort,计数排序CountingSort,基数排序RadixSo

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) . 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>. 这个函数可以传两个参数或三个参数.第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址.也就是说,排序的区间是 [a,b) .简单

1         集合框架 1.1         集合框架概述 1.1.1         容器简介 到目前为止,我们已经学习了如何创建多个不同的对象,定义了这些对象以后,我们就可以利用它们来做一些有意义的事情. 举例来说,假设要存储许多雇员,不同的雇员的区别仅在于雇员的身份证号.我们可以通过身份证号来顺序存储每个雇员,但是在内存中实现呢?是不是要准备足够的内存来存储1000个雇员,然后再将这些雇员逐一插入?如果已经插入了500条记录,这时需要插入一个身份证号较低的新雇员,该怎么办呢?是在内

今天来总结一下常用的内部排序算法.内部排序算法们需要掌握的知识点大概有:算法的原理,算法的编码实现,算法的时空复杂度的计算和记忆,何时出现最差时间复杂度,以及是否稳定,何时不稳定. 首先来总结下常用内部排序算法: 类别 名称 时间复杂度(默认最坏情况) 空间复杂度 稳定性 备注 插入排序 直接插入排序  O(n^2)  O(1) 稳定   插入排序 希尔排序  最坏O(n^2),平均O(n^1.3)  O(1) 不稳定    交换排序 冒泡排序  O(n^2)  O(1) 稳定    交换排序

前言 上一章我们用一个比较简单的例子来尝试使用计算着色器,但是在看这一章内容之前,你还需要了解下面的内容: 章节 26 计算着色器:入门 深入理解与使用缓冲区资源(结构化缓冲区/有类型缓冲区) Visual Studio图形调试器详细使用教程(编程捕获部分) 这一章我们继续用一个计算着色器的应用实例作为切入点,进一步了解相关知识. DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在

1 算法复杂度 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度.其中, 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量:而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. 算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度.用大O表示. 常见的时间复杂度(按效率排序) 2 冒泡排序 冒泡法:第一趟:相邻的两数相比,大的往下沉.最后一个元素是最大的. 第二趟:相邻的两数相比,大的往下沉.最后一个元素不用比. def bubble_sort(arr