next_permutation算法对区间元素进行一次组合排序，使之字典顺序大于原来的排序，有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合排序。当新排序的字典顺序大于原排序时，返回true,否则返回false,利用该算法也可以进行元素排序，但是速度较慢，排序的算法时间复杂度为n！阶乘. 对应的有向后字典排序 prev_permutation算法用于选择一个字典序更小的排序。有如下两个使用原形，对迭代器区间[first,last)元素序列进行组合
算法思想：用冒泡法，对链表1和2进行排序，对排序后的两个链表，从小到大进行循环，装入链表3中。
那如果前面的元素都比要插入的数据大呢？ 那就一直比，直到比完第一个元素，然后end- -之后变成-1，还是放到end位置的后面，即让它成为新的第一个元素。
对 list 进行排序，Python 提供了两个方法： 方法1. 用 list 的内建函数 list.sort 进行排序 list.sort(func=None, key=None, reverse=False) Python实例： >>> L = [2,5,8,9,3] >>> L [2,5,8,9,3] >>> L.sort() >>> L [2, 3, 5, 8, 9] 方法2. 用序列类型函数 sorted(list) 进行排序 （从 python 2.4 开始） Pyt
排序：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。
经典的各种排序大家都听过，但是相信各位铁汁都对各种排序的性能都很好奇，大家都有心中自己的看法今天来彻底对比一下谁究竟才是排序性能 TOP1
每个manager给数组a的第1到r[i]个数排序，t[i]==1则排升序，2则排降序。求m个manager排序完的序列。
思路一：直接利用快速排序的方法对数组进行排序，时间复杂度为O(NlogN)，简单便捷，排完序之后便是有序的数组，直接去前K个数出来
很多时候，我们需要对List进行排序，Python提供了两个方法 对给定的List L进行排序， 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序（从2.4开始） 这两种方法使用起来差不多，以第一种为例进行讲解： 从Python2.4开始，sort方法有了三个可选的参数，Python Library Reference里是这样描述的 cmp:cmp specifies a custom comparison function of two arguments (iterable elements) which should return a negative, zero or positive number depending on whether the first argument is considered smaller than, equal to, or larger than the second argument: "cmp=lambda x,y: cmp(x.lower(), y.lower())" key:key specifies a function of one argument that is used to extract a comparison key from each list element: "key=str.lower" reverse:reverse is a boolean value. If set to True, then the list elements are sorted as if each comparison were reversed.In general, the key and reverse conversion processes are much faster than specifying an equivalent cmp function. This is because cmp is called multiple times for each list element while key and reverse touch each element only once. 以下是sort的具体实例。 实例1: >>>L = [2,3,1,4] >>>L.sort() >>>L >>>[1,2,3,4] 实例2: >>>L = [2,3,1,4] >>>L.sort(reverse=True) >>>L >>>[4,3,2,1] 实例3: >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>L.sort(cmp=lambda x,y:cmp(x[1],y[1])) >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 实例4: >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>L.sort(key=lambda x:x[1]) >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 实例5: >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>import operator >>>L.sort(key=operator.itemgetter(1)) >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 实例6:(DSU方法:Decorate-Sort-Undercorate) >>>L = [('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)] >>>A = [(x[1],i,x) for i,x in enumerate(L)] #i can confirm the stable sort >>>A.sort() >>>L = [s[2] for s in A] >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 以上给出了6中对List排序的方法，其中实例3.4.5.6能起到对以List item中的某一项 为比较关键字进行排序. 效率比较： cmp < DSU < key 通过实验比较，方法3比方法6要慢，方法6比方法4要慢，方法4和方法5基本相当 多关键字比较排序： 实例7: >>>L = [('d',2),('a',4),('b',3),('c',2)] >>> L.sort(key=lambda x:x[1]) >>> L >>>[('d', 2), ('c', 2), ('b', 3), ('a', 4)] 我们看到，此时排序过的L是仅仅按照第二个关键字来排的，如果我们想用
采访前我们想要Conflux的首席技术官伍鸣博士帮我们解答的疑问是：「DAG」与「链」的本质区别是什么？我们为什么要用它？它自身的局限性又在哪里？
python 列表list中内置了一个十分有用的排序函数sort,sorted，它可以用于列表的排序，以下是例子。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。新一期的生信入门班学员热情高涨，他们富有探索精神，又乐于助人，这是一个在帮助别人的过程中自己也获得进步的例子，令我们非常开心。
如果让你用一句话描述 PHP 函数 array_diff_uassoc，也许你开口就来了，就是同事比较两个或多个函数，并返回在第一个函数出现且没有在其他函数出现的键值同时相同的数据。
在以前排序算法不多的时候，科学家们想着如何优化时间复杂度… 这时希尔想到，插入排序最坏的情况是 O(N^2) ，是在序列逆序的情况下，以目标排升序为例，最大的数字在最前面，那么要是将插入进行分组会不会交换的更快？答案是确实是快了！ 因为将插入排序的思想进行分组插入后，如果分组越大，那么大的数字能更快的向后移动，而分组越小，大的数字就会越慢的向后移动。相反，分组越大，那么这个序列也越不接近有序，而分组越小，反而越接近有序。 所以希尔就根据这种特点，创造了缩小增量排序的基本思想！ 简单来说： 希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序，==当刚开始元素很无序的时候，步长最大，所以插入排序的元素个数很少，速度很快；当元素基本有序了，步长很小，插入排序对于有序的序列效率很高。==所以，希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。 实质就是一种分组插入的思想！ 希尔排序的特性总结：
本文将介绍常见八大排序，包括直接插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序以及计数排序（计数排序和桶排序面试基本不涉及，本文将简要介绍），本内容是重点中的重点，请务必全部掌握！
快手是中国领先的短视频和直播社区，拥有超过3亿的DAU和丰富的社交数据。快手秉承的价值观是真实、多元、美好、有用，致力于提高每一个用户独特的幸福感。而推荐覆盖了快手大部分流量，极大地影响整体生态，并直接作用于 DAU 和 APP 整体时长。短视频推荐需要更多地考虑生态，优化目标和约束非常多，包括消费侧指标、生产侧指标和社交侧指标。
ID3DXMesh继承自ID3DXBaseMesh接口 ID3DXBaseMesh包含一个顶点缓存和一个索引缓存 一个mesh是由一组子集（subset）组成的 子集是具有相同属性的一组三角形 这里的属性指材质，纹理，渲染状态 属性ID存在mesh的属性缓存中，DWORD类型 子集i与材质和纹理数组的第i项对应 Mesh的顶点和索引缓存可以被重组以便更快地渲染，如根据属性把三角形重新排一下序 优化有时要用到邻接数组 Mesh可以被拷贝，拷贝的同时可以改变顶点格式 Mesh不包括顶点法线数据时，可以
最近断断续续地写出了这么个东西：http://ucren.com/demos/d3d/index.html。
对于简单的list排序，直接调用内建函数就可以了，但是对于dict的list排序就没有那么直接了，不过，还是有很简洁的办法的，如：
如C语言的qsort()、Java的Collections.sort()，这些排序函数如何实现？
--------------------------------sorted---------------------------------------
ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下：
两个月前的一个学徒作业：绘图本身很简单但是获取数据很难，完成率超级低，仅仅接到了不到十个邮件，而且有3个人做的是错的！！超级尴尬，其中有一个错误很明显，就是自以为是的排序，然后比对肿瘤组织和配对的正常组织的表达量，其实呢，排序错误会导致配对失败。
ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下： ---- row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而
比特币运行了十几年都非常的安全，但是饱守诟病的问题就是它的吞吐量太低了，这也是由它的安全模型即最长链规则决定的。最长链规则要求所有的诚实节点能迅速接收到新创建的区块，因此，必须要等到一个区块完全传递到所有节点才能创建下一个块，并且保证了创建的"孤块"(orphan blocks)非常的少。
那么问题来了，排序算法在函数角度上是分段线性的，也就是说，在几个分段的“节点”处是不可微的。这样，就给反向传播造成了困难。
说起排序我们都不会陌生，日常生活中处处藏着排序的影子。比如班级排名、网络购物时物品的排列等等… 我们知道排序，但是排序的方法也是多种多样的，有的排序效率低：比较排序、插入排序等，有的排序效率高：比如快速排序等，博主将带着你了解一些排序有关的算法，你准备好了吗！
摘要：排序是个古老的话题，不过对于字典的排序，常常会让 小白手足无措。好像没有找到可以排序字典的函数呢！到底是按key排序，还是按value排序呢？字典到底可不可以按value排序呢？排完序后，还可以通过key检索吗？当然，还会抛出很多问题，而本文将完美地给出了这些问题的答案！
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
插入排序算法从字面上的理解就是把数据插入到一个已经排好序的队列中。朴素一点理解，就是在那里已经站了一排人，从矮到高排的，现在有一个人要按高矮排这个队列里。那应该插入到哪个位置呢，不知道啊，那就从最高的位置开始比较，一个个往前比较，然后插入到合适的位置。
今天分享一篇谷歌在CIKM'18上发表的排序学习listwise损失函数优化的论文「LambdaLoss」[1]，可以认为是沿袭着微软早期代表性工作[2]的路线，即：
题目： 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。满足这种要求的排序方法是（ ） A.先按k1进行直接插入排序，再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序，再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序，再按k2进行直接插入排序 D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序
通过原理的讲解不难看出，冒泡排序要实现多次的交换，因此我们可以写一个简单的交换函数
微软三面 一面 1.自我介绍 2.了解设计模式吗？（不了解 T T） 3.数据库熟悉吗？ 4.LR的优化函数 5.SVM和LR的区别 6.（手撕代码）一个乱序数组，找出和为0的最长子串。 7.输入法中，输入一个词（字）后，输入法会提醒后续可能的输入，你会用什么数据结构去设计。 8.非法输入检测，一个词表（包含所有的非法输入），检测句子是否包含词表里面的任意词语。 一面过程中，非算法题回答一般，算法(7) 思考了比较久（惭愧），一共提出了5个算法， O(N3) -> O(N3) -> O(N2) -> O(N
sorted(list)返回一个对象，可以用作表达式。原来的list不变，生成一个新的排好序的list对象。
（1）基本思想：算法先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。
选择排序是指每次选择所需排序数组中的最大值或者最小值（根据排序方式选择，从大到小选最大，从小到大选最小），将这个元素与前面没有进行排序的元素交换。 下面以1 4 2 5 9 6这些乱序元素，来表现排序过程。 第一次排序 9 4 2 5 1 6 第二次排序 9 6 2 5 1 4 第三次排序 9 6 5 2 1 4 第四次排序 9 6 5 4 1 2 第五次排序 9 6 5 4 2 1 用一段程序实现以上过程 以由大到小为例
什么是排序：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，按递增或递减方式排列起来的操作。
非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。
算法，对于一个程序员还是非常重要的，它不单单能体现你的数学思维，还能体现出一种逻辑能力，如果你要进BAT这样的大厂，请一定重视算法，它是你的必经之路。
转眼就开学这么久了呀，我又在干什么呢？这学期的数据结构装逼般地买了国外的教材，虽然比国内版难上许多，但是难也就代表讲了更多的东西，那就还是要啃下去呀。那么就来简单说说如何实现链表桶排序吧。
在元素一排序的基础上再进行元素二的排序，然后再进行元素三的排序。 排序后效果图：
一、实验目的 掌握多种排序方法的基本思想，包括直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序等，并能够用高级语言实现。通过对这些算法效率的比较，加深对算法的理解。 二、实验原理
假设学生的基本信息包括学号、姓名、三门课程成绩以及个人平均成绩，定义一个能够表示学生信息的结构类型。输入n（n<50）个学生的成绩信息，按照学生的个人平均分从高到低输出他们的信息。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/143155437
图解如下： 以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆
利用LAMBDA函数，结合其他函数编写的自定义函数，方便进行数据处理。下面是在mrexcel.com中学习整理的一些函数。
对于直接插入排序问题，数据量巨大时。 将数的个数设为n，取奇数k=n/2，将下标差值为k的数分为一组，构成有序序列。 再取k=k/2 ，将下标差值为k的书分为一组，构成有序序列。 重复第二步，直到k=1执行简单插入排序。
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