快速排序（Quick Sort）是从冒泡排序算法演变而来的，实际上是在冒泡排序基础上的递归分治法。快速排序在每一轮挑选一个基准元素，并让其他比它大的元素移动到数列一边，比它小的元素移动到数列的另一边，从而把数列拆解成了两个部分
归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，归并排序对序列的元素进行逐层折半分组，然后从最小分组开始比较排序，合并成一个大的分组，逐层进行，最终所有的元素都是有序的
先说一下三者的区别 sort， sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法 argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法（ numpy 里也有一个 sort 方法，下面会讲）
时至今日， C语言仍然是计算机领域的通用语言之一，作为很多程序员入门的第一门语言，C 语言已经走过了四十多年的历史，但是在今天，任然常年霸占 TIOBE 编程语言排行榜前三，拥有常青树一般的地位，不得不说，大哥永远是大哥！ 对于c语言来说，要记的东西其实不多，基本就是几个常用语句加一些关键字而已。你所看到的那些几千甚至上万行的代码，都是用这些语句和关键词来重复编写的。只是他们逻辑功能不一样，那如何快速的上手C语言代码，建议多看多写，下面是小编整理的C语言必背18个经典程序。 1、C语言必背18个经典程序
前一阵子有个读者在微信里跟我聊了一件很有趣的事情，他去美团实习，面试让他哭笑不得，因为败在了冒泡排序上。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
根据之前的惯例，先来了解知识点的基本概念，根据自己对冒泡排序的理解，结合专业的解释来看，冒泡排序就是从序列中的第一个元素开始，依次对相邻的两个元素进行比较，如果前一个元素大于后一个元素则交换它们的位置；如果前一个元素小于或等于后一个元素，则不交换它们。这一比较和交换的操作，一直持续到最后一个还未排好序的元素为止。
如果说数据结构是骨架，那么算法就是灵魂。没了骨架，灵魂没有实体寄托；没了灵魂，骨架也是个空壳。两者相辅相成，缺一不可，在开发中起到了砥柱中流的作用。
快排时间复杂度O(N*logN) 额外空间复杂度O(logN) 快排额外空间复杂度来自存储等于区域的数组 一经典快排
前段时间看到友商宣传他们打造了Go语言最快的排序算法，有些观点不敢苟同。为此，特意梳理了一下排序算法的演进，发现没有最快，只有更快。
上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。
【摘要】排序算法很多，其中冒泡排序算法是比较经典的一种，原理清晰，代码简洁，值得学习编程的同学关注，对于算法概念的理解很有帮助。
插入排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用 in-place 排序，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
排序算法比较图片如何分析一个排序算法？可以从以下三个方面分析排序算法:1、 时间效率 这里所谓的实践效率就是时间复杂度。复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。对于时间复杂度的分析，要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来，分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。2、 空间消耗 所谓的空间消耗对应的是空间复杂度，在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1)，此时该排序叫做原地排序。注意：是额外的内存空间，存储
经典快速排序总是指定数组或者某部分的最后一个元素作为基准值，随机快速排序指定数组或者某一部分中的随机值作为基准值。
如上图所示（图来自于极客时间算法训练营超哥的资料），我之前写的七大排序算法，都是比较类排序，最后三种是时间复杂度是O(n)的非比较类排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、C语言必背18个经典程序，C语言初学者必会 一个C语言入门初学者如何学代码,读代码和写代码，我想学代码不知道方向谁能给我指明一个方向?对于c语言来说，要记
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。
算法是编程知识体系中的重要部分。当你已经掌握了一些编程基础之后，必然需要了解算法相关的知识，才能可以写出效率更高的代码。而排序算法又是算法中非常基础的内容。
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 冒泡排序，什么是冒泡排序，这种排序方法是通过相邻的两个元素两两比较，根据大小来交换位置，最值元素就像气泡一样从左侧向右侧移动，故名冒泡排序。冒泡排序是一种计算机科学领域的较简单基础的排序算法。其基本思路是，对于一组要排序的元素列，依次比较相邻的两个数，将比较小的数放在前面，比较大的数放在后面，如此继续，直到比较到最后的两个数，将小数放在前面，大数放在后面，重复步骤，直至全部排序完成。
https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6279498
今天和大家分享的是我系统学习的第一大类算法：排序算法，以前我在写博客的时候总会说：排序算法是我的初恋，所以我的印象很深。
排序对于每个开发者来讲，都多多少少知道几个经典的排序算法，比如我们之前以动画形式分享的冒泡排序，也包括今天要分享的插入排序。还有一些其他经典的排序，小鹿整理的共有十种是面试常问到的，冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序、桶排序、计数排序、基数排序。
计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
大数据文摘作品 作者：Andy 主播：段天霖 在美国的计算机程序及代码问答平台Stack Overflow上，有这样一个神级问题，它在2013年被提出之后，就引发了上千人总计万字以上的激烈讨论：如何在洗完衣服后把洗衣机里10双不同花色甚至大小的袜子精准并高效地匹配起来呢？ 其实小到一双袜子，大到整个人类社会，排序都是无处不在的：当你打开微信，聊天信息是由最新时间排序的；当你在某宝剁手，商品是按热度排序的；当你百度一下你就知道，你所看到的链接也是按照相关性排列的，甚至度娘和其他搜索引擎本身就是一个复杂的排序引
面试中，TopK，是问得比较多的几个问题之一，到底有几种方法，这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的，今天和大家聊一聊。
所以这个时候，如果你前面和面试官聊的很开心，那么题目可能就是一个常见的简单题，比如反转链表，二叉树的层序遍历等。
再来回顾一下冒泡排序这款经典算法的原理，冒泡排序算法的核心思想是通过多次遍历待排序序列，每次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确，则交换它们的位置。通过不断地比较和交换，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到序列的末尾（或开头），从而实现排序的目的。具体原理流程图如下所示：
package java2013B; /** * @Author bennyrhys * @Date 2020-03-11 23:06 标题：三部排序 一般的排序有许多经典算法，如快速排序、希尔排序等。 但实际应用时，经常会或多或少有一些特殊的要求。我们没必要套用那些经典算法，可以根据实际情况建立更好的解法。 比如，对一个整型数组中的数字进行分类排序： 使得负数都靠左端，正数都靠右端，0在中部。注意问题的特点是：负数区域和正数区域内并不要求有序。可以利用这个特点通过1次线性扫描就结束战斗!!
将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。 这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
你好，我是黄鸿波，国内 40 多个谷歌开发者专家之一，《TensorFlow 进阶指南：基础、算法与应用》一书的作者。今天想和你聊聊推荐系统那些事。 遥想当年抖音、头条等应用横空出世的时候，全民一刷一整天，“猜你喜欢”的推荐就像肚子里的蛔虫，让人欲罢不能。与此同时，技术圈内到处都在讨论推荐算法，个性化推荐的重要性更是被吹上了天。 亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，这就是推荐工程师的最牛的地方，也是为啥人能拿百万年薪的原因。 当初我就是被这股奇妙又神秘的力量所深深吸引，随着近几年亲身实操了几个
由于自己水平比较菜,就只敢报个软件所,不敢报lambda,4月份我投了自己的简历,当时不会写statement,statement就写了大概100多个字,太水了2333,然后5月24号通知我去面试,5月25号参加的面试.由于南大是强委员会的学校,所以说组面是比较轻松愉快的,也就是持续问了20分钟而已.但我还是在此给大家分享一下问题吧.
交换两个变量的值 四种方法 第三者引入 函数 指针 异或 加减_腾班小怪的博客-CSDN博客
张云浩：字节跳动-程序语言团队成员，目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
Hadoop MapReduce，作为分布式计算的第一代引擎，其经典的地位是不容动摇的，而越是经典越是有代表性的东西，也就越需要去深入理解其中的原理和运行机制。今天的大数据开发分享，我们主要来讲讲MapReduce排序的相关问题。
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同
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在计算机发展飞速的今天，也许有人会问，“今天计算机这么快，算法还重要吗？”其实永远不会有太快的计算机，因为我们总会想出新的应用。虽然在摩尔定律的作用下，计算机的计算能力每年都在飞快增长，价格也在不断下降。可我们不要忘记，需要处理的信息量更是呈指数级的增长。现在每人每天都会创造出大量数据。日益先进的纪录和存储手段使我们每个人的信息量都在爆炸式的增长。互联网的信息流量和日志容量也在飞快增长。在科学研究方面，随着研究手段的进步，数据量更是达到了前所未有的程度。无论是三维图形、海量数据处理、机器学习、语音识别，都需要极大的计算量。在网络时代，越来越多的挑战需要靠卓越的算法来解决。
今天我们介绍两个复杂点的排序算法随机快排和希尔排序，这也是面试的重点，考察范围包括代码书写，复杂度分析以及稳定性比较！好吧，让我们开始今天的算法之旅吧！
为了避免快速排序里，递归过深而堆栈过小，导致堆栈溢出，我们有两种解决办法：第一种是限制递归深度。一旦递归过深，超过了我们事先设定的阈值，就停止递归。第二种是通过在堆上模拟实现一个函数调用栈，手动模拟递归压栈、出栈的过程，这样就没有了系统栈大小的限制。
老生常谈，偶尔遇到阐述这两类问题相关的极好素材，它们结合示意图，言简意赅，清晰明了。故分享出来。
Author: bakari Date: 2012.7.21 排序算法有很多种，每一种在不同的情况下都占有一席之地。关于排序算法我分“经典排序之”系列分别述之。本篇为快排。 快排是一个非常重要的算法，在各个领域几乎都有它的身影，尤其是文件检索这一块。运用一个好的排序算法是衡量一个软件优劣的关键因素，下面我就此总结一下快排的几种经典的情况： 我是用C++的类写的，存储结构为vector（这个无所谓），本来一个通用的快排函数应该是QuickSort(str, left ,right); 有了类之后我改写成了Q
堆排序在排序复杂性的研究中有着重要的地位，因为他是我们所知的唯一能够同时最优的利用空间和时间的方法，当空间十分紧张的时候（例如嵌入式系统或者低成本的移动设备中）他很流行，因为他只用几行就能实现较好的性能。但是现代操作系统中很少使用他，因为他无法利用缓存，这一点很致命。数组元素很少和相邻的其他元素进行比较，因此缓存未命中的次数要远远高于大多数比较都在相邻元素间的算法，如快速排序，归并排序，甚至是希尔排序。
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