我们知道快速排序的时间复杂度期望值是O(nlogn)，其中O(logn)是利用了二分法进行远距离比较和交换元素的位置。如果不去做比较交换计算，有没有可能有一种算法，它的时间复杂度期望值能降低到O(n)线性时间呢？
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （57）-- 算法导论6.4 1题
冒泡排序的思想是遍历数组，依次计算相邻元素，按照规则进行交换位置。一般的代码实现如下：
思想： 将待排序数组看作是有序和无序两部分。 初始状态，有序部分只有一个元素，其余数组元素均属于无序部分的。 按照顺序每次从无序的部分数组中选择一个元素将其插入在有序部分数组合适的位置上即可。
其实有很多同学对于算法的时间复杂度有点模糊，分不清什么所谓的 O(n),O(nlogn),O(logn)...等，也许下图对一些人有一些更直观的认识。
上一篇文章咱们已经聊过「 冒泡排序 」和「 插入排序 」了，今天我们来看一看「 选择排序 」。「 选择排序 」虽然在实际应用中没有「 插入排序 」广泛，但它也是我们学习排序算法中必不可少的一种。「 冒泡排序 」和「 插入排序 」都是在两层嵌套循环中慢慢比较元素，不停的调整元素的位置。而「 选择排序 」就比较直接了，属于不出手则已，一出手，相应的元素就必须要到位，元素的位置就不会再变了。
《算法的时间复杂度和空间复杂度》：https://www.jianshu.com/p/88a1c8ed6254
归并操作(merge)，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。 如 设有数列{6，202，100，301，38，8，1} 初始状态：6,202,100,301,38,8,1 第一次归并后：{6,202},{100,301},{8,38},{1}，比较次数：3； 第二次归并后：{6,100,202,301}，{1,8,38}，比较次数：4； 第三次归并后：{1,6,8,38,100,202,301},比较次数：4； 总的比较次数为：3+4+4=11； 逆序数为14； 归并排序是稳定的排序，速度仅次于快速排序
依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，大数放后。然后比较第2个数和第3个数，将小数放前，大数放后，如此继续，直至比较最后两个数，将小数放前，大数放后。至此第一趟结束，将最大的数放到了最后。在第二趟：仍从第一对数开始比较（因为可能由于第2个数和第3个数的交换，使得第1个数不再小于第2个数），将小数放前，大数放后，一直比较到倒数第二个数（倒数第一的位置上已经是最大的），第二趟结束，在倒数第二的位置上得到一个新的最大数（其实在整个数列中是第二大的数）。如此下去，重复以上过程，直至最终完成排序。
直接选择排序算法思想 无序数组a[0…n-1]，第一次从a[0]~a[n-1]中选取最小值，与a[0]交换，第二次从a[1]~a[n-1]中选取最小值，与a[1]交换，….，第i次从a[i-1]~a[n-1]中选取最小值，与a[i-1]交换，…..，第n-1次从a[n-2]~a[n-1]中选取最小值，与a[n-2]交换，总共通过n-1次，得到一个按关键字从小到大排列的有序序列· 直接选择排序算法过程如下: 给定n=7，数组a中的7个元素为[8,3,2,1,7,4,6] 初始状态 [ 8 3 2 1 7
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （59）-- 算法导论6.4 3题
归并排序的归并这两个字和递归没有关系，归并是将两个有序的数组归并成一个更大的有序数组，但整个排序算法是有可能跟递归有关系的。因为归并排序算法可以按照递归方式去解决，也可以按照迭代方式去解决。
归并排序是分治法（Divide and Conquer）的一个典型的应用，属于比较类非线性时间排序。比较类排序中性能最佳，应用广泛。
归并排序是分治法（Divide and Conquer）的一个典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
Carson带你学数据结构系列文章： Carson带你学数据：线性表-数组、链表 Carson带你学数据：特殊的线性表-栈、队列 Carson带你学数据：串 Carson带你学数据：树 Carson带你学数据：二叉树 Carson带你学数据：图 Carson带你学数据：查找
Counting Sort 是一种非比较型整数排序算法，适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是，对每一个输入元素 x，确定小于 x 的元素个数，从而确定 x 在输出数组中的位置。
排序（Sorting）是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为按关键字“有序”的记录序列。如何进行排序，特别是高效率地进行排序时计算机工作者学习和研究的重要课题之一。排序有内部排序和外部排序之分，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序为内部排序，反之则为外部排序。本篇主要介绍插入排序、交换排序、选择排序和归并排序这几种内部排序方法。
插入类排序包括直接插入排序，折半插入排序以及希尔排序。 插入排序默认第一个位置（下标为0）的元素是有序的，需要将在[2…n-1]这个区间中剩下的n-1个元素在有序的位置区间寻找一个合适的位置进行插入。
目录 1. 基础知识 堆的定义 = 具有下列性质的完全二叉树： 2. 简介 利用堆（大 / 小顶堆） 进行排序 的方法 充分利用了完全二叉树深度 = [log2n] + 1的特性 是 简单选择排序 的优化 & 改进 3. 算法原理 4. 算法示意图 初始状态 & 算法目标 具体算法 5. 算法实现 具体请看注释 public class HeapSort { /** * 执行 堆排序 算法 */ public static void main(
堆排序是一种利用堆数据结构实现的排序算法。首先，它将待排序的数组构建成一个大顶堆或小顶堆。然后，通过不断将堆顶元素（最大或最小）与末尾元素交换并重新调整堆，使得数组逐渐有序。最后，当堆的大小减至1时，排序完成。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)，具有稳定性和适用性广的优点。
外部排序：是指在排序期间元素无法全部同时存在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序
对于给定八数码棋局的初始状态，我们的目标是通过交换空格与其相邻棋子使棋盘达到目标状态。
每当我在编写递归程序的时候，我都能感受到分治算法的强大威力。分治思想，也就是分而治之，将一个复杂的大问题可以分解成若干个子问题，子问题解决后，经过合并，最终得到大问题的解。想想生活中不也到处充满着分治思想吗？
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（一）中，学习了冒泡排序，插入排序，选择排序这三种时间复杂度为
冒泡排序的基本思想是： 通过对待排序的序列从前向后依次比较相邻元素的值，如果发现逆序则交换。 逆序的含义：如果想把序列从小到大排序，那么两个数中前面的比后面的大就是逆序。 若需求是将序列从小到大排序，那么每一趟比较都会把值较大的逐渐从前面移动到后面。 就像水底的泡泡一样： （如下图，图片来源于网络）
导语： 本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 1. 视野管理的必要性 在大型多人在线游戏MMO（Massively Mul
直接插入排序的基本思想是：每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的序列中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。
冒泡排序是最好理解的一种算法，以升序排序为例，即最小的在前面，对数组进行一次遍历，如果相邻的两个数前面的比后面的大，则交换他们的位置，第一次遍历会将最大的数字排到最后去，第二次遍历会将第二大的数字排到倒数第二的位置。。。以此类推，遍历n-1遍整个数组就有序了。详细解说参考www.runoob.com/w3cnote/bub…:
比较次数 与序列初态 无关 的算法是：二路归并排序、简单选择排序、基数排序 比较次数 与序列初态 有关 的算法是：快速排序、直接插入排序、冒泡排序、堆排序、希尔排序
本文是腾讯50道常考编程题之一：求解两个有序数组合并后的中位数，属于 "Hard" 难度，在校招中难倒一大波校招生。本文提供一种基本解法：基于归并排序。并对归并排序可能不是很了解的同学，提供了图解归并排序的讲解。
选择排序的思想是： 给定一个数组arr,其长度为n; 第一次从 arr[0] 到 arr[n-1] 中选取一个最值（按照需求，可以是最大值，可以是最小值，下同）与arr[0]进行交换; 第二次从arr[1] 到 arr[n-1] 中选取一个最值与arr[1]进行交换； 以此类推，直到arr[n-2]到arr[n-1]中选出最值交换后即完成排序。（只剩下一个元素，前面的都是比它小（或者大）的）。
前文说到，即使都是窗口滑动，但“怎么滑”，滑动后“怎么做”，里面就存在很大的解题思路的差异！
快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
给你一个有序数组 nums ，请你 原地 删除重复出现的元素，使每个元素 只出现一次 ，返回删除后数组的新长度。
在算法时间复杂度维度，我们主要对比较和交换的次数做对比，其他不交换元素的算法，主要会以访问数组的次数的维度做对比。
最近有朋友向我咨询一个需要在RSViewSE环境中实现的排序算法问题，背景是将若干个PLC内共约2000个DI点的状态变化按先后顺序排列出来，这2000个DI点大约可以分为100组，每组20个DI标签，每组之标签之间无关联。根据排序结果可以实现一些其他的控制功能。
面试官：写一个堆排吧 我心想：幸好昨天刚看 堆排是基于堆的一种排序算法，对于堆的了解，请看可以管理时间的二叉堆（如果对堆的插入和删除不清楚，强烈建议先看堆），今天我们聊聊堆排的思想，复杂度以及稳定性
人工智能课程中学习了A*算法,在耗费几小时完成了八数码问题和野人传教士问题之后,决定写此文章来记录一下,避免忘记
冒泡排序算法时间复杂度最坏的情况是，最好的，说明冒泡排序是可以优化的，就看你有没有去发现。
十种常见排序算法一般分为以下几种： （1）非线性时间比较类排序：交换类排序（快速排序和冒泡排序）、插入类排序（简单插入排序和希尔排序）、选择类排序（简单选择排序和堆排序）、归并排序（二路归并排序和多路归并排序）；
在学习算法的过程中，除了熟练掌握各种算法的程序逻辑外，还经常需要用到一些测试案例对算法的时间复杂度做具体的测试。本文将通过打造一个测试类工具包，让我们可以更简便地研究排序算法的时间复杂度。
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2020年7月24日，阴，气温15摄氏度，已经两天没有涨粉丝了，一个人运营公众号确实有些吃力。尽管这样，也不影响我前进的脚步，搬砖的路上，我们一起加油！！！
归并排序的基本思想是： 先将序列一次次分成子序列，直到子序列长度为1； 再将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。 可以看出归并排序运用了 分而治之的思想 。
回顾一下我们学过的 选择排序 ，在无序区找到一个最小（大）的元素需要比较n-1次，找到第二小的元素需要比较n-2次，直到最后比较1次。而堆排序因为二叉堆的性质，堆顶就是最大的元素，查找次数只有一次，但是将无序转成有序中间还需要一个预处理过程：构造堆有序。
在程序员们进行编程的时候，对各种数据的处理是少不了的，java语言算法在这个时候就十分重要了。数据算法有很多种，也并不区分哪种计算机语言使用，但是有程序员们常用的java语言经典算法，下面就简单介绍一下六大经典java语言算法。
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