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算法-快速排序

j -- ; while (q[j] > x); if(i q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j); quick_sort...quick_sort(q, 0, n - 1); for (int i = 0; i q[i]); return 0; } 交换位置...1e6 + 10; int n; int q[N]; void quick_sort(int q[], int l, int r){ if (l >= r) return; //如果递归是...(q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, i - 1); quick_sort(q, i, r); } int main(){ scanf("%d...", &n); for (int i = 0; i q[i]); quick_sort(q, 0, n - 1); for (int

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日更系列：一些C++编码写法的性能对比测试

vector使用前进行reserve的一些对比： https://quick-bench.com/q/bqGR_d_6BVZFJeIUS44Z-6TqD9A 截屏2021-12-26 下午11.02.46....png 数据间接获取成本（对象直接获取 vs 指针 vs 指针到指针） https://quick-bench.com/q/NKYotKB6aI0aQX1tYqBtQpqBcjs 截屏2021-12-...26 下午11.02.46.png 堆vector和栈vector的性能比较 https://quick-bench.com/q/tigx5D6I0jC4VFX3t6xqJ4kLKxs 截屏2021-12.../q/228q_VSMHwmbP_-E_ObcMlovgbs 截屏2021-12-26 下午11.17.50.png 在键值容器中查找字符串键（尝试针对不同的容器大小运行测试） https://quick-bench.com...） https://quick-bench.com/q/fB0GxGVioLmJk0d-yH03hHEhDko 截屏2021-12-26 下午11.20.46.png

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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图解：什么是并查集？

Quick-Find 设计一个大小为 N 的整型数组 id[]，如果 p 和 q 有相同的 id ，即 id[p] = id[q]，则认为 p 和 q 是联通的，位于同一个集合中，如下图所示，5 和...Union(p,q) 操作：合并包含 p 和 q 的所有组，将输入中所有 id 为 id[p] 的对象 id 修改为 id[q]。...; } } } } 复杂度分析 Quick-find 算法的 find 函数非常简单，只是判断 id[p] == id[q] 并返回，时间复杂度为...Union(p,q) 操作就是将 q 根结点的 id 设置为 p 的根结点的 id。...int j = root(q); id[i] = j; } } 复杂度分析对于 Find(p,q) 操作，只需要找到 p 的根结点和 q 的根结点，检查它们是否相等。

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原初学算法-快速排序与线性时间选择（De

4）重复第3步，直到 j>right，此时循环结束 5）此时令 int q=i；在A[left]...A[q-1]和A[q+1]...A[right]上重复1-4过程直到递归结束。 ...(int A[],int l,int r) { if(l<r){ int q = partition(A,l,r); Quick_Sort(A,l,q-1); ...Quick_Sort(A,q+1,r); } } int main() { /*int A[] = {7,6,5,4,3,2,1}; Quick_Sort(A,0,6); ... Quick_Sort(A,l,q-1,target); else return Quick_Sort(A,q+1,r,target); } else ...return Quick_Sort(A,l,q-1,target); else return Quick_Sort(A,q+1,r,target); }

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快速排序算法的原理与实现

quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x = q[l +...r >> 1]; while (i < j) { do i ++; while (q[i] < x); do j --; while (q[j] > x)...; if (i q[i], q[j]); } quick_sort (q, l, j); quick_sort(q, j + 1, r); } int...main() { int n; scanf ("%d", &n); for (int i = 0; i q[i]); quick_sort...首先，我们定义一个数组q和一个常量N。然后，我们定义了一个函数quick_sort，这是我们的主要排序函数。在quick_sort函数中，我们首先检查是否有需要排序的元素。

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算法基础（一）| 快速排序和归并排序详解

N]; void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; //如果数组中就一个数，直接返回 int x...quick_sort(q, l, j); quick_sort(q, j + 1, r); } int main() { int n; scanf("%d", &n);...for (int i = 0; i q[i]); quick_sort(q, 0, n - 1); for (int i = 0;...quick_sort(q, l, j);//如果这里是j的话，x就一定不能取到q[r] //quick_sort(q, l, i - 1);如果这里是i的话，x就一定不能取到q[l] //quick_sort...(q, i, r); quick_sort(q, j + 1, r); 详解归并排序算法详解稳定，思想：分治时间复杂度：nlogn 以数组的中间部分来分，分为左边和右边。

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算法基础学习笔记——①排序

) swap(q[i], q[j]);//如果这两个指针还没有相遇，则交换，如果不用swap可以写：int t=q[i];q[i]=q[j];q[j]=t; } quick_sort...(q, l, j); quick_sort(q, j + 1, r);//eg.1 2排序: } 对以上快速排序代码进行测试，模板可用(●’◡’●)！...测试代码 #include using namespace std; void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (...; } quick_sort(q, l, j); quick_sort(q, j + 1, r); } int main() { int a[5]={5,3,2,8,6}...;//对5，3，2，8，6进行排序 quick_sort(a,0,4);//传入数组，传入l,r进行快速排序 for(int i;i<5;i++) { cout<<a[i]<<" "; /

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ACM算法竞赛——快排（模板）

void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x =...q[l + r >> 1]; while (i < j) { do i ++ ; while (q[i] < x); do j -- ; while (q...[j] > x); if (i q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j), quick_sort(q, j + 1, r)

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快速排序(c++,java)

N]; void quick_sork(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x...= q[l + r >> 1]; while(i < j) { do i ++; while(q[i] < x); do j --; while(q[j...] > x); if (i q[i], q[j]); } quick_sork(q, l, j); quick_sork(q, j + 1, r);...} int main() { int n; cin >> n; for (int i = 0; i > q[i]; quick_sork(...q, 0, n - 1); for (int i = 0; i q[i] << " "; return 0; } java import java.util.Scanner

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动态联通性问题----union-find算法

(int p,int q) p和q同在一个分量中则为true int count() 连通分量的数量 } 初始状态...1、quick-find算法 quick-find算法保证在同一连通分量中所有触点id[]中的值必须相同，这样connected()方法只需判断id[p]==id[q]即可。...) id[i] = qID; count--; } 算法分析：在quick-find算法中，每次find()调用访问一次数组，归并两个分量的union()操作访问数组次数在（N+3）到（2N+1）之间...2、quick-union算法 quick-union算法中每个触点所对应的id[]元素都是另一个触点的名称（也可能是自己，如果是自己的画说明是根触点），触点之间循环这种关系直到到达根触点。...算法改进（加权quick-union算法）：保证小的树链接在大树上，即给每一个分量添加权重。在类中新建一个数组保存各根节点的权重，注意该数组只有只有根结点对象的下标中的数据有效。

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第k个数(c++, java)

2 4 1 5 3 输出样例： 3 提交代码 c++ #include using namespace std; const int N = 1e6 + 10; int q[...N]; void quick_sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x...= q[l + r >> 1]; while (i < j) { do i ++; while (q[i] < x); do j --; while (...q[j] > x); if (i q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j); quick_sort(q, j + 1,...i]); quick_sort(q, 0, n - 1); printf ("%d\n", q[k - 1]); return 0; } java import java.util

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算法——union-find

我们称这个算法为 quick-find 算法。...System.out.println(p + " " + q); } sc.close(); } } quick-union 算法虽然说 quick-find...也就是为什么算法名为 quick-union 算法了。...System.out.println(p + " " + q); } sc.close(); } } 加权 quick-union 算法上面的 quick-union...算法虽说已经相较于 quick-find 算法提示不少了，但是在最终实现时，显然还有一个不太高效的假设：对于任何输入整数对 p 、 q ，总是以 q 的根整数为新的根整数。

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快速排序和归并排序模板

快速排序 void quick_sort(int q[], int l, int r)//l为数组起始坐标，r为数组终止坐标 { if (l >= r) return;...(q[i] < x); do j--; while (q[j] > x); if(i < j) swap(...q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j);//递归处理前段注意边界问题 quick_sort(q, j + 1, r);//递归处理后段 } 归并排序...= (r + l) >> 1; merge_sort(q, l, mid);//递归排序左边 merge_sort(q, mid + 1, r);//递归排序右边 int k...= 0, i = l, j = mid + 1; while(i <= mid && j <= r) if(q[i] q[j]) temp[k++]

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算法基础_基础算法【快速排序 + 归并排序 + 二分查找】

(q[i], q[j]); } //7.递归 quick_sort(q, l, j); quick_sort(q, j + 1, r); } int main() {...n); for (int i = 0; i > q[i]; //处理数据：对数组中的数据进行快速排序 quick_sort(q, 0, n -...); do j--; while (q[j] > x); if (i q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j); quick_sort(q,...(int i = 0; i q[i]); quick_sort(q, 0, n - 1); for (int i = 0; i < n; ++i)...N]; int quick_select(int l, int r, int k) { if (l == r) return q[l]; int x = q[l], i = l -

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快速排序的四种python实现

一行代码实现的简洁版本 quick_sort = lambda array: array if len(array) quick_sort([item for item in array...[1:] if item quick_sort([item for item in array[1:] if item > array[0]])...(array, low, left - 1) quick_sort(array, left + 1, high) 由于快排是原地排序，因此不需要返回array。...《算法导论》中的快排程序 def quick_sort(array, l, r): if l < r: q = partition(array, l, r) quick_sort...(array, l, q - 1) quick_sort(array, q + 1, r) def partition(array, l, r): x = array[r]

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普通快排与随机快排的世纪大战

算法导论书上给出了简单易懂的伪代码，我在这直接给出Python的实现代码 def Quick_Sort(A,p,r): if p<r: q=Partition(A,p,r)...Quick_Sort(A,p,q-1) Quick_Sort(A,q,r) def Partition(A,p,r): x=A[r] i=p-1 for j in...def Quick_Sort_Random(A,p,r): if p<r: q=Partition1(A,p,r) Quick_Sort(A,p,q-1)...Quick_Sort(A,q,r) def Partition1(A,p,r): k=random.randint(p,r) A[k],A[r]=A[r],A[k] return

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数据结构之并查集

由于数组的特性，这个查询的时间复杂度就是 O(1)，我们就认为称这个并查集具有“Quick Find”性质。合并操作也很简单，通过传入的 p 和 q，得到它们的集合编号。...可见，“Quick Find”是牺牲了合并操作的效率。...Union 有“Quick Find”自然就有“Quick Union”，“Quick Find”的查询和合并操作不是那么的平衡，时间复杂度相差得比较大，是完全牺牲了合并操作的性能。...接下来，我们就实现“Quick Union”性质的并查集。...在基础的“Quick Union”实现中，对 q 和 p 进行合并时，我们只是简单地把 q 的根节点挂载到 p 的根节点下，没有去判断另一棵树是什么形状的。

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基础算法篇——快速排序

快速排序介绍暴力求解算法快速排序算法快速排序代码快速排序问题快速查找算法快速排序介绍我们首先来简单介绍快速排序问题：首先我们需要确定一个分界点这个分界点我们可以任意选择我们常用的分界点有q[...l],q[(l+r)/2],q[r]这三个点位关于q[l]和q[r]如果选择递归的参数不合适，可能会导致死循环，我们后面会讲解，所以最好选择q[(l+r)/2] 调整区间数大小我们希望我们选择的分界点的数作为分界数...(ints,l,j); quick_sort(ints,j+1,r); } } 快速排序问题我们前面说到我们选择分界点的时候尽量选择(r+l)/2，因为单l或单r可能会导致死循环...下面我们给出示例： import java.util.Scanner; public class quick_sort { public static void main(String[]...i指针停在0处，我们的j指针也停在0处这时我们进行第二轮递归处理 quick_sort(ints,0,-1)左侧递归直接结束 quick_sort(ints,0,1)右侧递归和第一轮完全相同，所以我们会一直循环下去

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算法基础-基础算法

N] ; void quick_sort(int* q , int l, int r) { if (l >= r) return ; int x = q[(l + r) / 2]...- ; while (q[j] > x) ; if (i q[i] , q[j]) ; } quick_sort(q , l , j) ;...scanf("%d" , &q[i]) ; quick_sort(q , 0 , n - 1 ) ; for (int i = 0 ; i q[...中增加大小判断机制核心函数 void quick_sort(int k , int l , int r ) { if (l >= r ) return q[l] ; int x = q...N] ; int quick_sort(int l , int r , int k) { if (l >= r) return q[l] ; int x = q[(l + r) /

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并查集（Union Find）

public void union(int p,int q) { int pid = id[p]; int qid = id[q]; for(int...显然不是，比如p所在的树的规模比q所在树的规模打的多时，p和q结合之后形成的树就是十分不和谐的一头轻一头重的“畸形树”了。...这是十分有意义的，因为在Quick-Union算法中的任何操作，都不可避免的需要调用find方法，而该方法的执行效率依赖于树的高度。...树的高度减小了，find方法的效率就增加了，从而也就增加了整个Quick-Union算法的效率。 ...到相对复杂但是更加高效的Quick-Union，然后到对Quick-Union的几项改进，让我们的算法的效率不断的提高。

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