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“基数排序”展现Python的优雅与简洁

在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式，是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序，至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法，今天先简单的了解一下。基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要

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【算法入门】用Python手写五大经典排序算法，看完这篇终于懂了！

算法作为程序员的必修课，是每位程序员必须掌握的基础。作为Python忠实爱好者，本篇将通过Python来手撕5大经典排序算法，结合例图剖析内部实现逻辑，对比每种算法各自的优缺点和应用点。相信我，耐心看完绝对有收获。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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C++经典算法题-合并排序法

之前所介绍的排序法都是在同一个阵列中的排序，考虑今日有两笔或两笔以上的资料，它可能是不同阵列中的资料，或是不同档案中的资料，如何为它们进行排序？

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图文详解什么是快速排序

排序的重要性在第2章中已经说明。要高效地搜索数据集，比如采用第1章中介绍的二分搜索，数据集必须是有序的。就像大城市的电话号码簿，如果没有按照字母顺序排序，想象一下你该如何找一个需要的号码。实际生活中的大多数情况如同上述例子，得处理数百万的对象。因此排序算法的效率非常重要，换句话说，即使数据集很大，我们也需要能在相对短的时间内进行排序。对同一个数据集，不同的算法可能差别很大。

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第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-493 合并排序数组

这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。

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图解算法学习笔记

一般而言，对于包含n个元素的列表查找某个元素，使用二分法最多需要log_{2}n步(时间复杂度为log_{2}n)，简单查找最多需要n步。大O表示法指出了算法最糟糕情况下的运行时间

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# 归并排序（2-路归并排序）

# 归并排序（2-路归并排序） # 原理将无序集合拆分成只有一个元素的有序集合，然后两两合并排序，直到合成一个包涵所有元素的有序集合。原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 拆分直到只要一个元素的集合： {5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} => {5}{2}{4}{6}{8}{1}{9}{7}{10}{3} 合并排序： {5}{2}{4}{6}{8}{1}{9}{7}{10}{3}=>{5,2}{4,6}{8,1}{9,7}{10,3}=>{2,5}{4,6}{1,8}{7,9

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快排究竟有多快？

[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。

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数据结构和算法——合并排序

合并排序是一种分而治之的算法。它的工作方式是将列表连续分成两半，直到两半都被排序，然后执行操作合并将两个列表组合成一个排序的新列表。

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算法和数据结构：归并排序

合并排序，顾名思义，就是通过将两个有序的序列合并为一个大的有序的序列的方式来实现排序。合并排序是一种典型的分治算法：首先将序列分为两部分，然后对每一部分进行循环递归的排序，然后逐个将结果进行合并。

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重读算法导论之算法基础

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

算法和数据结构：快速排序

上篇文章介绍了时间复杂度为O(nlgn)的合并排序，本篇文章介绍时间复杂度同样为O(nlgn)但是排序速度比合并排序更快的快速排序(Quick Sort)。

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算法导论：分治法，python实现合并排序MERGE-SORT

思想：两堆已排好的牌，牌面朝下，首先掀开最上面的两张，比较大小取出较小的牌，然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小，取出较小值，依次类推......

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Python——关于排序算法（合并排序法）

如果有2个已经排好序的列表a = [3，5，6，9]和b = [2，4，7，8],以及目标c = []

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Reading Club | 算法和人生选择：如何给洗好的袜子排序呢？

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

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排序进行曲-v3.0

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【C++】STL 算法 - 排序算法 ( 合并排序算法 - merge 函数 | 随机排序算法 - random_shuffle 函数 | 反转序列算法 - reverse 函数 )

在 C++ 语言的标准模板库 ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 merge 合并排序算法函数用于将两个已排序好的容器合并成一个新的已排序的容器 ;

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Python 一网打尽<排序算法>之从希尔排序聊聊分治算法的哲学

在所有的排序算法中，冒泡、插入、选择属于相类似的排序算法，这类算法的共同点：通过不停地比较，再使用交换逻辑重新确定数据的位置。

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如果有人问你数据库的原理，叫他看这篇文章-1

国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示

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【旧文重发 | 04】IC基础知识

[81] 以下两种初始化的方式有什么区别:“int a;” and “const int a;”？

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常见的八大排序（八千字总结并附带相关动图图解）

排序，这个看似“平平无奇”的操作。在人面对这些一串又一串的枯燥无味的数据时，只能各凭经验和运气，且但数据量过大时，人力就显得如此可笑，此时人们想到了计算机，但计算机面对时，对于不同性质的数据（例如数据个数的量级、原本的数据的顺序更加接近升序、降序、无序）、不同需求、不同环境时的排序，也需要程序员们写出相对于更好的排序算法。

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关于LSM树_完全m叉树

推出一个新系列，《看图轻松理解数据结构和算法》，主要使用图片来描述常见的数据结构和算法，轻松阅读并理解掌握。本系列包括各种堆、各种队列、各种列表、各种树、各种图、各种排序等等几十篇的样子。

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归并排序 O(nLogn)

归并排序的思想是分治法+回溯，将一个无序的数组先按照原来的一半进行拆分，一直拆分到最后一个元素，然后开始回溯，排序开始的过程是再回溯时开始排序的。

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合并排序

合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。合并排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。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2-路归并。合并排序也叫归并排序。

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2021-01-14：timsort是什么，如何用代码实现？

timsort是一种混合、稳定高效的排序算法，源自合并排序和插入排序，旨在很好地处理多种真实数据。它由Tim Peters于2002年实施使用在Python编程语言中。该算法查找已经排序的数据的子序列，并使用该知识更有效地对其余部分进行排序。这是通过将已识别的子序列（称为运行）与现有运行合并直到满足某些条件来完成的。从版本2.3开始，Timsort一直是Python的标准排序算法。如今，Timsort 已是是 Python、 Java、 Android平台和 GNU Octave 的默认排序算法。

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【算法分析】分治法详解+范例+习题解答

将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之

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可能是最可爱的一文读懂系列：皮卡丘の复杂度分析指南

今天，文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子，给大家温故一下复杂度分析的概念，然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。

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排序算法图解（插入、选择、冒泡、快速、合并、希尔等等）

插入排序从左至右两两对比，右边的数比左边的小，交换，交换，不断往右移动选择排序选定最左边的数A，第二个数B，A和B比较，A>B则交换；B大于A，则取B后一位与A做相同的比较，不断右移遍历完，则把

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java链表排序方法_java链表排序

对链表进行插入排序，是最简单的一种链表排序算法，用于插入排序是迭代的，所以每次只移动一个元素，直到所有元素可以形成一个有序的输出列表。每次迭代中，插入排序只从输入数据中移除一个待排序的元素，找到它在序列中适当的位置，并将其插入。重复直到所有输入数据插入完为止。插入排序的时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O（1）

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嵌入式开发既要代码小，又要速度快！程序该如何优化？

对程序进行优化，通常是指优化程序代码或程序执行速度。优化代码和优化速度实际上是一个予盾的统一。一般是优化了代码的尺寸，就会带来执行时间的增加；如果优化了程序的执行速度，通常会带来代码增加的副作用。很难鱼与熊掌兼得，只能在设计时掌握一个平衡点。

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数据结构和算法——快速排序

快速排序也是一种分治算法，类似于合并排序。它通过从列表中选择一个元素（轴）并在其左侧放置小于轴的元素，在其右侧放置大于轴的元素来工作。我们对左侧和右侧重复上述步骤，直到无法再划分列表为止。

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分治法－汉诺塔问题

分治法，顾名思义分而治之的意思，就是把一个复杂的问题分成两个或很多其它的同样或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题能够简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。

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关系型数据库是如何运作的（上）

一说到关系型数据库，我总感觉缺了点什么。如果你尝试透过“关系型数据库是如何运作的”的关键词句来进行搜索，其搜索结果是少量的而且内容是简短的。难道说是由于它已经太老旧而已经不再流行吗？作为一名开发者，我讨厌使用我不明白的技术。此外，关系型数据库已经使用超40年，肯定有它过人的原因。因此，我花了大量时间来想真正弄懂它里面如同黑盒子那样的奥秘。关系型数据库实际上是非常有趣的，因为它是基于实用和复用的概念。但是限于篇幅，以下我将把重点放在数据库如何处理SQL查询的问题上。本文内容大致划分为以下三部分： 1.低阶

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Arrays.sort使用的排序算法

快速排序主要是对哪些基本类型数据（int,short,long等）排序，而合并排序用于对对象类型进行排序。使用不同类型的排序算法主要是由于快速排序是不稳定的，而合并排序是稳定的

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LeetCode-88. 合并两个有序数组(java)

进阶：你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗？

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数据结构基础温故-7.排序

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。

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C++拾取——使用stl标准库实现排序算法及评测

今天看了一篇文章，讲各种语言的优势和劣势。其中一个观点：haskell非常适合写算法，因为使用者不用去关心具体的计算机实现，而只要关注于操作语义。这让它在专心研究算法的人中非常受欢迎。所以很多时候，语言的争论没有太多的意义，有意义的是它适不适合某些场景或者某些人。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）

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《算法导论》 — Chapter 7 高速排序[通俗易懂]

高速排序(QuickSort)也是一种排序算法，对包括n个数组的输入数组。最坏情况执行时间为O(n^2)。

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算法01 七大排序之：冒泡排序和快速排序

排序是我们生活中经常会面对的问题。同学们做操时会按照从矮到高排列；老师查看上课出勤情况时，会按学生学号顺序点名；高考录取时，会按成绩总分降序依次录取等。排序是数据处理中经常使用的一种重要的运算，它在我们的程序开发中承担着非常重要的角色。排序分为以下四类共七种排序方法：交换排序：　　① 冒泡排序　　② 快速排序选择排序：　　③ 直接选择排序　　④ 堆排序插入排序：　　⑤ 直接插入排序　　⑥ 希尔排序合并排序：　　⑦ 合并排序这篇文章主要总结的是交换排序（即冒泡排序和快速排序），

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Python Data Structures - C2 Sort

参考内容： 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论

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Python——关于排序算法（快速排序法）

最近一直在写排序的算法，可能讲到合并排序法，很多人就会有点晕乎了，还是要多多研究练习，才能得法。包括我也是，看教程的时候感觉懂了，开始写的时候感觉都忘记了，再复习总结，再过一遍，总算深入一点。

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详解排序算法（Python实现）

与许多其他高级编程语言一样，Python语言提供了使用sorted()函数对数据进行开箱即用的功能。示例：

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快速排序（Java分治法）

在最好情况下，每次划分对一个记录定位后，该记录的左侧子序列与右侧子序列的长度相同。在具有n个记录的序列中，一次划分需要对整个待划分序列扫描一遍，则所需时间为O(n)。设T(n)是对n个记录的序列进行排序的时间，每次划分后，正好把待划分区间划分为长度相等的两个子序列，则有：

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《图解算法》第4章快速排序

第4章快速排序我们将探索分而治之（divide and conquer，D&C）——一种著名的递归式问题解决方法分而治之 D&C算法是递归的。使用D&C解决问题的过程包括两个步骤找出基线条件，这种条件必须尽可能简单不断将问题分解（或者说缩小规模），直到符合基线条件欧几里得算法：适用于这小块地的最大方块，也是适用于整块地的最大方块。可汗学院很清楚地阐述了这种算法 https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/ryptography/

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和我一起看看，国外的Python考试到底是怎么样（上篇）

我是在4月底帮别人考试的，然后别人发过来去年的考试题的。我看了下，全是英文，原来是留学生啊。

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经典数据结构和算法回顾

最近想回过头来看看以前写的一些代码，可叹为何刚进大学的时候不知道要养成写博客的好习惯。现在好多东西都没有做记录，后面也没再遇到相同的问题，忘的都差不多了。只能勉强整理了下面写的一些代码，这些代码有的有参考别人的代码，但都是自己曾经一点点敲的，挂出来，虽然很基础，但希望能对别人有帮助。

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我是如何击败Java自带排序算法的

Java 8 对自带的排序算法进行了很好的优化。对于整形和其他的基本类型， Arrays.sort() 综合利用了双枢轴快速排序、归并排序和启发式插入排序。这个算法是很强大的，可以在很多情况下通用。针对大规模的数组还支持更多变种。我拿自己仓促写的排序算法跟Java自带的算法进行了对比，看看能不能一较高下。这些实验包含了对特殊情况的处理。

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一文搞定十大排序算法（动画图解）

排序，就是重新排列表中的元素，使表中的元素满足按关键字递增或递减的过程。为了査找方便，通常要求计算机中的表是按关键字有序的。

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分治法

一、基本概念在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。例如，对于n个元素的排序问题，当n=1时，不需任何计算。n=2

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算法导论第七章快速排序

一、快速排序概述关于快速排序，我之前写过两篇文章，一篇是写VC库中的快排函数，另一篇是写了快排的三种实现方法。现在再一次看算法导论，发现对快速排序又有了些新的认识，总结如下：（1）、快速排序最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，虽然最坏情况下性能较差，但快排在实际应用中是最佳选择。原因在于：其平均性能较好，为O(nlgn)，且O(nlgn)记号中的常数因子较小，而且是稳定排序。（2）、快速排序的思想和合并排序一样，即分治。快排排序的分治思想体现在： a、首先从待排序的数中选择一个作为基数，基数的选择对

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