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。
周末开始更新了,首先感谢各位对我写的东西还能保持兴趣,先回答几个留言中的一个问题和我对无损编码那一节的一个留言的一个看法,第一个是推荐算法书,首先,我不是什么高手和大牛,所以当不起“推荐”这个词。我见过很多人,对于这个问题我觉得很多人都会说出《算法导论》,但是我不完全这么认为,我始终认为人和人是不一样的,《算法导论》肯定是一本经典的书,但是学习知识的目的是要学懂,比谁的能力大不是比谁看的经典书籍多,而是比谁懂得多。所以如果让我推荐的话,我觉得要分三种情况,第一种,你有很深的数学基础,高中特别喜欢
选择排序是不稳定的、原址的排序算法,其时间复杂度为 。选择排序不稳定的原因在于其在将找到的最小元素交换到有序序列尾部时改变了原来尾部元素与其他元素的相对位置。
在《算法导论》第二版第 7 章(快速排序)的思考题(第 95 页)中提及到一种 低效的递归排序算法:Stooge 排序, Howard、Fine 等教授将这个算法称为 漂亮排序算法(完美排序算法)。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度,有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
在过去,小灰一直在公众号上分享各种各样的算法漫画,今天我们来从全局视角讲一讲,究竟什么是算法。
算法,是计算机科学领域的灵魂,是解决问题的重要工具。在算法的世界里,有着各种各样的种类和特性。今天,我将带各位踏上一段探索算法种类的旅程,分享一些常见的算法种类,并给出相应的实践和案例分析。希望通过本文的介绍,能够帮助您更好地理解和应用这些算法,提高解决问题的能力。请您抽出宝贵的时间,与我一同探索这个充满魅力和挑战的算法世界。
《Algorithms Unlocked》是 《算法导论》的合著者之一 Thomas H. Cormen 写的一本算法基础,算是啃CLRS前的开胃菜和辅助教材。如果CLRS的厚度让人望而生畏,这本200多页的小读本刚好合适带你入门。
今天小浩给大家分享一篇关于归并排序的文章。考察归并排序的题目可以形态各异,但是万变不离其宗,希望看完今日之章,你能掌握归并排序及其思想大成。
3、杨辉三角,是二项式系数在三角形中的一种几何排列,在中国南宋数学家杨辉 1261 年所著的( )一书中出现,LeetCode 上第 ( )和( )就是与杨辉三角有关的题目。
谈到排序该怎么算,直觉上应该都要元素之间进行比较才能排出顺序,比较是不可或缺的,但偏偏有的排序算法可以不用比较,比如传说中的“睡眠排序”(n个线程同时睡觉,按照醒来的顺序排序)。因此排序算法可以分成基于比较的排序和非比较的排序2大类。
排序,涉及到被排序的序列和排序的方法。(比较)排序算法时间的下界对被排序的序列和排序方法做了以下限制
这里我是按自己的理解去实现的,时间复杂度和空间复杂度和算法导论上的可能不一样,感兴趣的话参考下就行,感觉最重要的还是算法思想。根据算法性能去实现算法以后再研究。
我观察到的大多数同学犯得最最最最大的“错误”,就是在学习上“完美主义”。乃至后续很多其他的问题,在我看来都和这个问题是直接相关的。
快速排序是由C. A. R. Hoare在1960年提出的一种高效的排序算法,它也是最常用的排序算法之一。快速排序的主要优势在于它的平均时间复杂度为O(n log n),并且它的分治法本质让它在处理大数据集时表现出色。在本文中,我们将详细探讨快速排序的原理,并使用Go语言实现一个快速排序函数。
初学者在构建复杂代码时,往往会吃不准——我这样写对吗?本文就从”不变性“(invariants)的角度,给大家一些增加信心的”打开方式“。
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
参考内容: 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
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:
作者注:算法能力一直是程序猿最基础也是最重要的一项基础能力,记得Pascal之父、结构化程序设计的先驱Niklaus Wirth最著名的一本书,书名叫作《算法 + 数据结构 = 程序》,算法与数据结构之于程序设计的重要性不言自明,作者本身也非常注重基础算法能力的培养,除了平常阅读一些算法书籍如《算法导论》、《算法》《数据结构与算法Java语言描述》外,也非常关注一些公众号提供的有关算法的描述跟讲解,但是这些算法的描述一般都是只会给出一些伪代码或者思路。我的公众号里我会不定期的对一些常见算法做讲解,并用js语
不得不说现在算法岗的热门程度已经到了一个空前绝后的程度,所以这一岗位的就业形势也是非常严峻。
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时间资源)。 到这里可能会产生一个疑问,计算时间与硬件资源强相关,不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢? 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上,才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异,从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中,明确的定义了该模
时间资源 上一篇,我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性,本篇来看另一个重要方面:算法分析。分析算法的目的,是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源,人们更关注的是计算时间(时
先说一个题外话,昨天收到微信公众号通知,邀请我参与个人认证。提交后公众号很快核实并通过我的申请,下面是认证后的公众号显示,欢迎去围观:
01 前言 八大排序,三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点,在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法,他们之间关系如下: 排序算法.png 他们的性能比较:
《算法导论》CLRS 第八章 线性时间排序 8.4 桶排序 桶排序的思想就是把区间[0, 1)划分成n个相同大小的子区间,每一个区间称为桶(bucket)。然后,将n个输入数据分布到各个桶中去。因为输入数均匀且独立均匀分布在[0, 1)上,所以一般不会有很多数落在一个桶中的情况。为得到结果,先对各个桶中的数进行排序,然后按次序把各个桶中的元素列出来即可。 在桶排序算法中,假设输入的是一个含n个元素的数组A,且每个元素满足0≤A[i]<1。另外,还需要一个辅助数组B[0..n-1]来存放链表(桶),并假设可以用某种机制来维护这些表。 BUCKET-SORT(A)
概述 因为健忘,加上对各种排序算法理解不深刻,过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。首先罗列一下常见的十大排序算法: 📷 请点击此处输入图片描述 我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github:SortAlgorithms,其中也包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java],大家可以试运行。 它们都属于内部排序,也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法,他们之间关系如下: 📷 请点击此处输入图片描述 一、直接插入排序(In
快速排序由 Tony Hoare 发表于 1961 年。是一种分治算法,基本步骤:
数据结构与算法是计算机科学中至关重要的概念之一,对于任何想要成为优秀程序员的人来说,深入理解它们是必不可少的。本文将介绍如何从零开始学习数据结构与算法,并使用Python语言实现一些基本的数据结构和算法,帮助读者入门。
最近很多人都在准备升职或者跳槽,而大多数都没有把算法和数据结构考虑在内。原因呢,在于算法这个东西,很多人认为前端用不着算法,算法都在后端,大厂只是为了筛人才考算法,实际工作中是用不着的。这样的回答我听过了很多很多,一般我也不会直接反驳,随便问几个问题就行了。比如:
数据结构与算法,是大学中计算机相关专业里的一门必修的基础课,当时学习的时候并不能列其中的知识点,毕业之后随着对计算机专业知识的了解加深,才意识到其重要性,今天我就来研究一番。
懂算法的程序员 📷 不懂算法的程序员 📷 算法的力量 算法是计算机科学领域最重要的基石之一,但却受到了一些程序员的冷落。 许多小伙伴看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解,认为学计算机就是学各种编程语言,或者认为,学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。 其实大家都被这些公司和培训机构误导了。 编程语言虽然该学,但是学习计算机算法和理论更重要,因为计算机语言和开发平台日新月异,但万变不离其宗的是那些算法和理论。 例如数据结构、算法、编译原理、
因为健忘,加上对各种排序算法理解不深刻,过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结,强行学习。首先罗列一下常见的十大排序算法:
什么是算法 在说插入排序之前,我们了解下《算法导论》对算法的从两种不同角度的定义。 一般性解释: 算法是定义良好的计算过程,它取一个或一组值作为输入,并产生出一个或一组值作为输出。 基于应用的解释: 算法是一种工具,用来解决一个具有良好规格说明的计算问题。该问题的描述可以用通用的语言,来规定所需的输入/输出关系。与之对应的算法则描述了一个特定的计算过程,用于实现这一输入/输出关系。 后一种解释在告诉我们,我们不必对于每个问题都去重新设计、证明和实现算法,而是有能力将实际问题转换成已知算法问题,
计数排序属于非比较排序算法类,故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制,可以达到 。其中, 为待排序序列的排序关键字的最大范围。 计数排序是稳定的、非原址的。
常见的三种以线性时间运行的算法:计数排序、基数排序和桶排序;网上教程不少,但三者经常混淆,称桶排序但实质可能是计数排序,为了保证原味性,主要参考《算法导论》
桶排序是将待排序序列分到有限数量的桶中,然后对每一个桶分别进行排序。桶排序的前提假设为被排序序列的关键字数值符合均匀分布,此时桶排序的平均时间复杂度为 ,最坏时间复杂度为 其中 为桶的数量。当桶数量 时,此时桶排序的复杂度为线性复杂度 。
什么是算法 在说插入排序之前,我们了解下《算法导论》对算法的从两种不同角度的定义。 一般性解释: 算法是定义良好的计算过程,它取一个或一组值作为输入,并产生出一个或一组值作为输出。 基于应用的解释: 算法是一种工具,用来解决一个具有良好规格说明的计算问题。该问题的描述可以用通用的语言,来规定所需的输入/输出关系。与之对应的算法则描述了一个特定的计算过程,用于实现这一输入/输出关系。 后一种解释在告诉我们,我们不必对于每个问题都去重新设计、证明和实现算法,而是有能力将实际问题转换成已知算法问题,然后选取合适的
于是我问出版社要来《算法导论》的书摘看看,然后又去网上查了很多的资料,真的没想到《算法导论》这本书的评价那么好,而且书籍里涉及的内容非常的全面,在豆瓣上达到了9.3的高分。
算法工程师成长计划 近年来,算法行业异常火爆,算法工程师年薪一般20万~100 万。越来越多的人学习算法,甚至很多非专业的人也参加培训或者自学,想转到算法行业。尽管如此,算法工程师仍然面临100万的人才缺口。缺人、急需,算法工程师成为众多企业猎头争抢的对象。 计算机的终极是人工智能,而人工智能的核心是算法,算法已经渗透到了包括互联网、商业、金融业、航空、军事等各个社会领域。可以说,算法正在改变着这个世界。 下面说说如何成为一个算法工程师,万丈高楼平地起,尽管招聘启事的算法工程师都要求会机器学习,或数据挖
因为面试中的算法问题,通常并不“复杂”,远远不需要啃完一本《算法导论》面对算法面试,不畏惧
本系列为C++算法学习系列,会介绍 算法概念与描述,入门算法,基础算法,数值处理算法,排序算法,搜索算法,图论算法, 动态规划等相关内容。本文为排序部分。
在之前的文章中,我们说了两个原地排序算法:插入排序和冒泡排序。分析两个算法的原理,也用代码实现了两个算法。最后,我们也从两个算法入手,引出了评价算法性能的两个重要指标:是否是原地排序算法和算法稳定性。今天我们再来说一种原地排序算法:** 选择排序**。
初始序列为1 8 6 2 5 4 7 3的一组数采用堆排序,当建堆(小根堆)完毕时,堆所对应的二叉树中序遍历序列为:( )
重读算法导论之算法基础 ---- 插入排序 对于少量数据的一种有效算法。原理: 整个过程中将数组中的元素分为两部分,已排序部分A和未排序部分B 插入过程中,从未排序部分B取一个值插入已排序的部分A 插入的过程采用的方式为: 依次从A中下标最大的元素开始和B中取出的元素进行对比,如果此时该元素与B中取出来的元素大小关系与期望不符,则将A中元素依次向右移动 具体代码如下: public static void insertionSort(int[] arr) { // 数组为空或者只有一个元素的时候
基数排序属于非比较排序算法类,故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制。基数排序对排序关键字的最低数位到最高数位中的每一数位采用其他排序算法进行排序。基数排序时间复杂度可以达到 (这中情况下对每一数位采用的排序算法为计数排序)。其中, 为待排序序列的排序关键字每一数位的最大范围,ddd 是排序关键字的数位数目。 计数排序要求每一数位排序所使用的排序算法都是稳定的,否则将影响计数排序的正确性。基数排序是稳定的,其原址性取决于对每一数位所使用的排序算法的原址性。
作为一名前线的码农不时地看一下算法和数据结构还是很有必要的,虽然《算法导论》这本书很难啃,但还是有必要啃一下的。算法这东西和某种编程语言关系不大,在大学的课堂上书上一般是用伪代码来描述算法的,而用C语言去实现。算法更多的是一种思想,一种解决问题的方法,多看看算法还是很有必要的,它可以开阔的你的思路,让你在编程时思维更为活跃。 当然了,本人在算法方面水平有限,这不正在努力的学习不是,接下来就按算法导论上描述的插入排序和归并排序使用Objective-C语言实现一下,当然用什么语言是次要的,关键是理解算
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法,用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理,并通过实例代码演示它们的应用。
提及选择排序算法,我是一点都不陌生,我大一上学期在 C 语言这门课程中学习到的两个算法,其中一个就是选择排序算法,另一个就是冒泡排序算法。
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