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鸡尾酒排序算法

缺点：时间复杂度高，最坏情况下为 O(n^2)，不适合大数据集。 鸡尾酒排序： 优点：通过双向遍历优化了排序过程，减少了遍历次数。...缺点：时间复杂度与冒泡排序相同，最坏情况下为 O(n^2)，在某些情况下比冒泡排序稍快。...参数： arr[]：待排序的数组。 n：数组的大小。 过程：初始化 swapped 为 1，表示开始时有元素交换。 使用 start 和 end 确定当前需要排序的范围。...时间复杂度：最坏情况下为 O(n^2)，最好的情况下为 O(n)（当数组已经排序时）。 空间复杂度：O(1)，因为它是原地排序算法。 鸡尾酒排序通过双向遍历使得排序过程更加高效。...然而，鸡尾酒排序的时间复杂度和冒泡排序相同，最坏情况下为 O(n^2)，因此在处理非常大的数据集时，仍然不如一些更高效的排序算法（如快速排序、归并排序）适用。

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    【JAVA-Day31】深入解析冒泡、选择和插入排序在数组排序中的应用

    数据大部分已经有序：如果列表已经接近有序，冒泡排序的性能会比较好。 冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度 冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量。...插入排序的优点是它是稳定的排序算法，并且在数据规模较小或数据大部分已经有序的情况下，性能表现出色。与冒泡排序和选择排序相比，插入排序的时间复杂度也为O(n^2)，但在某些情况下可能更快。...冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。 选择排序的时间复杂度也为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。...插入排序的平均时间复杂度为O(n^2)，但在某些特定情况下（如数据大部分已经有序），性能可能更好。空间复杂度为O(1)。...如果数据规模较大，并且性能是首要考虑因素，那么应该考虑使用更高效的排序算法，如快速排序、归并排序或堆排序。这些算法的平均时间复杂度为O(n log n)，在大规模数据集上表现出色。

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    Js排序算法_js 排序算法

    它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。...这样，长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分，使得整个排序算法的时间复杂度为O(n2)。 如果需要优化，那么我们希望每次区分的时候都取到中间数。...空间复杂度在快速排序中平均也是O(log2n))。 从空间性能上看，尽管快速排序只需要一个元素的辅助空间，但快速排序需要一个栈空间来实现递归。...最好的情况下，即快速排序的每一趟排序都将元素序列均匀地分割成长度相近的两个子表，所需栈的最大深度为log(n+1);但最坏的情况下，栈的最大深度为n。这样，快速排序的空间复杂度为O(log2n))。

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    常用的搜索算法之线性搜索（Linear Search）

    可以作为其他搜索算法的基准：在分析和评估更复杂的搜索算法时，线性搜索经常用作基准，以比较其性能。 缺点： 时间复杂度较高：线性搜索的时间复杂度是O(n)，其中n是数据集的大小。...时间复杂度：与基本的线性搜索相同，为O(n)。 空间复杂度：O(1)。...这种技巧可以减少一次条件判断（即检查是否已经搜索到数组末尾），但在某些情况下可能会增加空间复杂度。 时间复杂度：O(n)。...空间复杂度：如果哨兵值是存储在数组外部的一个变量，则空间复杂度为O(1)；如果哨兵值被添加到数组中，则空间复杂度为O(n+1)，但通常可以忽略这个额外的空间。...优化数据结构以支持更高效的搜索： 虽然这不是严格意义上的“线性搜索”方法，但在某些情况下，可以通过改变数据结构（如使用哈希表或有序数组）来支持更高效的搜索操作。

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    排序算法全解，为什么快排的时间波动特别大？

    实际应用场景 算法 最好时间复杂度 平均时间复杂度 最坏时间复杂度 空间复杂度 稳定性 原地排序 适用场景 快速排序 O(n log n) O(n log n) O(n^2) O(log n...时间复杂度：平均O(n log n) ；最坏情况：O(n^2) 空间复杂度：O(log n)，递归栈空间 稳定排序： 当两个元素的值相等时，排序之后它们的相对顺序不会改变。...原地排序： 排序过程中只使用常数级别的额外空间（O(1)），排序操作直接在原数组上进行，不依赖额外的数据结构。...分解：将数组分成两半递归排序；合并：将两个有序数组合并成一个。 2、算法特点 稳定排序，不原地排序。适用于大数据量、稳定性要求强的场景，如外部排序、大型电商列表等。...算法 时间复杂度 适用场景 计数排序 O(n + k) 整数且范围小（如 0~100） 桶排序 O(n + k) 分布均匀的浮点数 基数排序 O(n · d) 多位数或字符串，d 为位数 六、总结

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    数据结构中的排序秘籍：从基础到进阶的全面解析

    ，比较​n−1次；最坏的情况是数组倒序，对于第​i个元素，需要与已排序部分的​i个元素进行比较和移动，总的比较和移动次数为​1+2+3+⋯+(n−1)=n(n−1)/2​，时间复杂度为​O(n^2)，平均情况下...最坏的情况，如果基准值找的不好（每次基准值都在最左边，递归次数为n次）/数组有序，时间复杂度为O(n^2)。...最坏情况：当数组已经有序或接近有序时，每次划分只能将数组分成一个元素和其余元素两部分，递归深度达到 n，此时空间复杂度为 O (n) 4. 稳定性分析 快速排序是不稳定的排序算法 。...复杂度分析 时间复杂度：O(nlogn) 无论原始数组是否有序，拆分阶段需O(log n)次递归，合并阶段每次需O(n)时间，总时间复杂度为 O(n log n)（稳定）。...当k较小时（如k≈n），时间复杂度接近O(n)，效率远高于比较型排序（如快排O(n log n)）。 空间复杂度：需要计数数组和结果数组，空间复杂度为O(n + k)。 4.

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    每次面完腾讯，都是一把汗。。。

    时间复杂度：最好情况下O(n)，最坏情况下O(n^2)，平均情况下O(n^2)。，空间复杂度：O(1)。 插入排序：将待排序元素逐个插入到已排序序列的合适位置，形成有序序列。...时间复杂度：最好情况下O(n)，最坏情况下O(n^2)，平均情况下O(n^2)，空间复杂度：O(1)。 选择排序：通过不断选择未排序部分的最小（或最大）元素，并将其放置在已排序部分的末尾（或开头）。...时间复杂度：最好情况下O(n^2)，最坏情况下O(n^2)，平均情况下O(n^2)。空间复杂度：O(1)。...归并排序：将数组不断分割为更小的子数组，然后将子数组进行合并，合并过程中进行排序。时间复杂度：最好情况下O(nlogn)，最坏情况下O(nlogn)，平均情况下O(nlogn)。...O（1）复杂度获取字符串长度 C 语言的字符串长度获取 strlen 函数，需要通过遍历的方式来统计字符串长度，时间复杂度是 O（N）。

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    *常见排序算法代码实现及特性分析*

    ； （2）稳定性：稳定（即排序前后相同元素值的前后位置不会改变，代码中的体现就是第2个for循环中的条件“array[j] > val”，相等时并不往后移，故保证了稳定性）； （3）平均时间复杂度：O(...，若在实际使用中证明它不够快，再改成快速排序这样更高级的排序算法（来自百度百科）； （2）稳定性：不稳定（由于希尔排序属于跳跃式分组，故排序后可能将相同元素值的位置颠倒）； （3）时间复杂度分析：希尔排序的时间的时间复杂度为...+(N-1) = N * (N-1) / 2，故时间复杂度为O(N^2)； （4）空间复杂度：O(1) 五、快速排序（重要） 1.基本思想： 快速排序是对冒泡排序的一种改进，从待排序区间选择一个基准值（.../article/details/93080926 （5）最坏时间复杂度：O(N^2)，即退化成冒泡排序，每次取到的基准值都是区间里的最大（或最小），这样每次都只能调整好一个数据； （6）空间复杂度：...（采用二分法就近分割，元素相对位置并不会改变）； （3）时间复杂度：O(N*(logN))，归并排序的执行效率与原始数组的有序程度无关，任何情况下都是O(N*(logN))，推理如下： 由于归并排序采取分而治之的思想

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    经典算法学习之-----直接选择排序

    最好情况时间复杂度： 在最理想的情况下，代码的时间复杂度。本例中，如果数组中的第一个元素就是要查找的变量，则时间复杂度为O(1)。 最坏情况时间复杂度： 在最糟糕的情况下，代码的时间复杂度。...本例中，如果数组中没有变量x，则需要遍历数组中的每一个元素，则时间复杂度为O(n)。...根据概率论中的加权平均值，也叫期望值的计算放法（每一种情况下的时间复杂度乘以其发生的概率）得出平均时间复杂度的值： 用大O表示法表示，则平均时间复杂度为O(n)，所以平均时间复杂度又叫加权平均时间复杂度...子数组：使用”…"来代表数组中的一个范围，如"A[i…j]"代表从第i个到第j个元素组成的子数组。...特殊值NIL：表示指针不指向任何对象，如二叉树节点无子孩子可认为左右子节点信息为NIL。 return：返回到调用过程的调用点，在伪代码中允许返回多个值。

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    排序算法总结：稳定与性能分析

    简单来说，如果待排序的序列中存在两个或多个值相等的元素，在排序完成后，这些相等元素之间的相对位置（前后顺序）没有发生改变，那么这个排序算法就是稳定的；反之，如果它们的相对顺序可能发生改变，则该算法是不稳定的...它的基本思想是： 在每一轮遍历中，从剩余未排序元素中选出最小（或最大）值，并将其放置在已排序序列的末端。...最终状态：[2，5B，5A，8，9] 2.3.3 时间复杂度分析 简单推导如下：最坏情况下数组为逆序时 第 1 趟：从 n 个元素里找最小值，要比较 n−1次 第 2 趟：从剩下的.../ 2 故而时间复杂度为O(n^2) 2.3.4 空间复杂度分析 选择排序是原地排序，只需要常数个辅助变量（如保存当前最小值下标等），不需要额外开辟与 n 成比例的空间。...2.4.3 时间复杂度分析 在最好、最坏和平均情况下都保持稳定的性能表现，该算法的时间复杂度始终为O(n log n)。

    16510

    算法笔记汇总精简版下载_算法与数据结构笔记

    (2）特点 以时间复杂度为例，由于时间复杂度描述的是算法执行时间与数据规模的增长变化趋势，所 以常量阶、低阶以及系数实际上对这种增长趋势不产决定性影响，所以在做时间复杂度分析 时忽略这些项。...包括: O(2^n)（指数阶）、O(n!)（阶乘阶） 五、复杂度分析的4个概念 1.最坏情况时间复杂度：代码在最理想情况下执行的时间复杂度。...最好情况时间复杂度 O(1)，最坏情况复杂度为O(n)，平均负责度为O(n) 如果数组中的数据不是有序的，也就是无规律的情况下，可以直接把第k个位置上的数据移到 最后，然后将插入的数据直接放在第k个位置上...从代码实现上来看，冒泡排序的数据交换要比插入排序的数据移动要复杂，冒泡排序需要3 个赋值操作，而插入排序只需要 1 个。 如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素？...快速排序算法虽然最坏情况下的时间复杂度是 O(n )，但是平均情况下时间复杂度都是O(nlogn)。

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    【优选算法篇】计算机背后的秘密武器：位运算的超能力（下篇）

    ： 时间复杂度：O(n)，我们需要遍历数组中的所有元素，且哈希表的操作是常数时间复杂度。...： 排序的时间复杂度为 O(n log n)，线性扫描的时间复杂度是 O(n)。...总时间复杂度为 O(n log n)。 空间复杂度： 使用了排序，因此空间复杂度为 O(1)（如果使用原地排序）。...异或方法：利用异或运算的性质，分组计算，时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。 排序 + 扫描：先对数组排序，然后线性扫描找缺失的数字，时间复杂度 O(n log n)，空间复杂度 O(1)。...4.4 时间复杂度与空间复杂度 时间复杂度： O(n)，其中 n 是 nums 数组的大小。我们需要遍历一次 nums 数组和从 1 到 n+2 的所有数字，所以时间复杂度是线性的。

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    算法基础篇：（十三）数据压缩的魔法：一文吃透离散化思想，从原理到实战全解析

    如果直接按照数据的原始值开辟数组，内存会直接 “爆掉”；如果强行遍历，时间复杂度也会高到无法接受。...find函数只能找到元素的第一个位置，但在排序数组中，lower_bound的效率更高（O (log n) vs O (n)），且能处理 “元素不存在” 的情况（返回第一个大于 x 的位置，避免崩溃）。...计数、存在性判断等 空间复杂度 O(n) O (n)（额外存储哈希表） 实现难度 稍高（需理解排序和二分） 简单（直接调用哈希表 API） 选择建议：如果需要用到数据的顺序（如区间更新...时间复杂度为O(n log n)（排序），效率极高。...=4e3，模拟覆盖的时间复杂度为O(M×m)=1e3×4e3=4e6，完全可行。

    8910

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    △在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...但它们都是所谓的view，也就是不存储原始数据。并且如果原始数组在被索引后进行更改，则不会反映原始数组的改变。...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3数组中不起作用。...一旦对数组进行排序，情况就会变得更好：v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1的复杂度为O(log N)，确实非常快，但是首先需要O(...N log N)的排序时间。

    7.8K20

    【地铁上的面试题】--基础部分--数据结构与算法--排序和搜索算法

    在最坏情况下，当待排序序列已经有序或基本有序时，每次划分只能将序列分成一个子序列和一个空序列，此时的时间复杂度为O(n^2)。在平均情况下，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。...在优化后的快速排序算法中，使用尾递归或迭代方式可以将空间复杂度降低为O(logn)。 Tip：快速排序是一种原地排序算法，即不需要额外的空间来存储排序结果，而是在原始数组上进行排序。...平均情况下，希尔排序的时间复杂度为O(nlogn)或接近O(n^ 1.3)，相较于简单的插入排序的O(n^2)，希尔排序的时间复杂度有较大的优化。...时间复杂度：O(n)，其中 n 是数组的长度。遍历数组需要 O(n) 的时间，哈希表的插入和查找操作平均时间复杂度为 O(1)。 空间复杂度：O(n)，哈希表最坏情况下需要存储所有的 n 个元素。...时间复杂度：取决于所使用的排序算法，一般情况下为排序算法的时间复杂度，如快速排序的平均时间复杂度为 O(nlogn)。 空间复杂度：取决于所使用的排序算法，一般情况下为排序算法的空间复杂度。

    56910

    《数据结构初阶》【八大排序——巅峰决战】

    O(log n) ，每层排序时间为 O(n) ，总时间复杂度为 O(n log n) 最坏情况： O(n²) 若每次选择的基准元素总是当前数组的最大值或最小值（如：完全有序数组未优化时），递归深度退化为...：空间复杂度通常为 O(log n) （平均），最坏情况下为 O(n) ，属于原地排序算法（仅需常数级额外空间用于基准交换，但若使用非原地划分策略，空间复杂度可能更高） 稳定性 不稳定排序...，因此总空间复杂度为 O(n) 稳定性 稳定排序 归并排序在合并过程中，若遇到相等元素，会优先选择左子数组的元素（即：保持原始数组中的相对顺序） 原始数组：[5, 3, 5*, 4] 分解阶段...八、计数排序 时间复杂度 最坏情况： O(n + k) 统计频率：遍历原始数组，统计每个元素的出现次数，时间复杂度为 O(n) （ n 为数组长度） 计算前缀和：遍历频率数组，计算前缀和以确定元素的最终位置...，时间复杂度为 O(k) （ k 为元素取值范围，即：最大值 - 最小值 + 1） 输出排序结果：遍历原始数组，根据前缀和将元素放入结果数组，时间复杂度为 O(n) 总时间复杂度： O(n

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    .NET中的泛型集合

    也就是说添加和移除操作都是线性的，时间复杂度是O(n)，因为操作其中的元素可能导致所有的数据移动。但是因为在查找的时候利用了二分搜索，所以查找的性能会好一些，时间复杂度是O(log n)。...这意味着该操作的复杂度为O(1)或O(n)，取决于是否需要复制值。扩展策略没有在文档中指出，因此也不能保证——但在实践中，该方法通常可以扩充为所需大小的两倍。...从List中移除元素需要复制所有的后续元素，因此其复杂度为O(n – k)，其中k为移除元素的索引。从列表尾部移除要比从头部移除廉价得多。...LINQ不支持对List进行二进制搜索：如果列表已经按值正确排序了，BinarySearch方法将比线性的IndexOf搜索效率更高( 二进制搜索的复杂度为O(log n)，线性搜索为O(n))。...它维护一个值的红黑树，添加、移除和包含检查（containment check）的复杂度为O(log n)。在对集进行迭代时，产生的是排序的值。

    1.2K20

    Java常用集合List、Map、Set介绍以及一些面试问题

    Set（无序、不能重复） Set里存放的对象是无序，不能重复的，集合中的对象不按特定的方式排序，只是简单地把对象加入集合中。...Map（键值对、键唯一、值不唯一） Map集合中存储的是键值对，键不能重复，值可以重复。根据键得到值，对map集合遍历时先得到键的set集合，对set集合进行遍历，得到相应的值。...O（1） add(index, E) 添加元素，在第几个元素后面插入，后面的元素需要向后移动，复杂度O（n） remove（）删除元素，后面的元素需要逐个移动，复杂度O（n） LinkedList 双向循环链表的链式表...，存储结构使用链式表 LinkedList 是链表的操作 get() 获取第几个元素，依次遍历，复杂度O(n) add(E) 添加到末尾，复杂度O(1) add(index, E) 添加第几个元素后，需要先查找到第几个元素...，直接指针指向操作，复杂度O(n) remove（）删除元素，直接指针指向操作，复杂度O(1) 特点：适合于在链表中间需要频繁的插入和删除操作。

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