我目前正在测试根据键值对列表进行排序的最佳算法。
我有一个非常简单的对象(以下代码片段来自C#)
class BasicObject
{
int Key;
}
密钥是在构造对象时随机设置的。
所以我有一个BasicObject对象列表,最后需要按键值排序。
List<BasicObject> basicList = new List<BasicObject>();
for (int i = 0; i < someAmount; i++)
{
basicList.Add(new BasicObject());
}
我的想法是,创建一个名为orderedList的新列
我是python的新手,正在构建一个“只是为了好玩”的排序器。我很好奇,决定给它计时,并将其与list.sort()进行比较。对于一个包含10,000个数字的随机列表,我的程序需要50-70秒。list.sort()需要0.015秒。搜索只返回list.sort()的结果而不是排序的结果list.sort()怎么会这么高效呢?程序是这样的:
import time
import random
ct=0
while ct<5:
List=[]
count =0
while count< 10000:#builds a random list
我想找到这个算法复杂度的下界和上界。
1: for all i=1 to n*n do
2: for all j=i to 2*i do
3: output “hello world”
4: end for
5: end for
将其写成求和并简化为
f(n) = 0.5*n^4 + 1.5*n^2
复杂度的上限似乎是O(n^4),因为0.5*n^4是最重要的元素。
对于复杂性的下限,我使用了以下公式
f(n) = Ω(g(n)) if f(n) >= c * g(n), where c > 0
对于0<c<1,它的下界似乎是Ω(n^3)
我的推理对这两
我把DAG存储为数组。如何以父节点获得最高优先级而所有叶节点获得最低优先级的方式为DAG分配优先级?
如果我有DAG,如下所示
A # A -> B,C # A
/ \ # B -> D -----> # B C //can be used in parallel
C B # C -> E # D
\ \ # D -> E
我最近遇到了排序技术,特别是“插入排序”。
虽然逻辑和方法是相当容易理解的,但实际的功能似乎有点复杂(如下所示)。
void InSort(int AR[], int size)
{
int tmp,j;
AR[0]=INT_MIN; //defined in limits.h , basically the smallest possible value
for(int i=1;i<size;i++)
{
tmp=AR[i];
j=i-1;
while(tmp<AR[j])
我在考虑计数排序以及我们如何实现它,实际上算法是如何工作的。我被困在一个部分,算法真的很简单,很容易理解,但其中的一部分似乎没有必要。我以为人们可能弄错了,但似乎每个人都在用同样的方法,所以我错了。你能解释一下吗。
这是从极客中计算排序的代码
// C Program for counting sort
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define RANGE 255
// The main function that sort the given string arr[] in
// alphabatical
我有一个struct数组,我需要根据struct (N)的属性对这个数组进行排序。该对象如下所示:
struct OBJ
{
int N; //sort array of OBJ with respect to N
OB *c; //OB is another struct
}
数组的大小很小,大约有512个元素,但每个元素的大小都很大,因此我无法将数组复制到共享内存中。
对这个数组进行排序的最简单、最“好”的方法是什么?我不需要一个复杂的算法,它需要很多时间来实现(因为数组中的元素数量很少),我只需要一个简单的算法。
注意:我读过一些关于使用GPU的排序算法的论文,但只
因此,当我在处理编程竞赛(ACM ICPC等)中的一些实践问题时,人们经常可以采用O(N^2)解决方案,甚至更糟,并使用堆(C++中的priority_queue)或use来降低复杂性。(作为某种优化,在注意到模式中的“某些东西”之后)
例如,在“滑动窗口最大值”问题中,这几乎是:
For each window of size K in an array of size N, compute the maximum.
这里有一个简单的O(NK)算法,一个相当简单的O(nlogn)解决方案(甚至我都可以看到,使用一个堆)和一个O(N)解决方案,使用一个双端队列。
这些原则似乎是基于“丢弃”无用
作为一名web开发人员,我目前使用PHP和Ruby on Rails。我的问题是,为什么我需要知道算法和数据结构?我需要先学习C、C++还是Java吗?了解算法和数据结构的实际好处是什么?用外行人的话来说,什么是算法和数据结构?(如你所知,不幸的是,我没有学过计算机科学课程。)
请提供尽可能多的信息,并提前感谢您;-)
在python 3中排序一个in列表似乎比在C++中排序一个in数组要快。下面是我用于测试的一个python程序和两个C++程序的代码。为什么C++程序比较慢?对我来说没什么意义。
--程序1- python 3.4
from time import time
x = 10000
y = 1000
start = time()
for _ in range(y):
a = list(range(x))
a.reverse()
a.sort()
print(round(time() - start, 2), 'seconds')
--程序2-- c