前言 最近编程状态很自由,我挺喜欢这种感觉。不过还是要给自己制定一个计划,每天学习一小节《Java数据结构与算法》和看一小节刘宇波老师的《数据结构与算法》视频,还有就是学习Spring Boot项目
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前面我们见过了不少的小程序,也见过了不少不同类型的变量使用的方法。但目前我们涉及到的,还都是单个的变量和单个的立即数。以变量来说,目前我们见到的,基本都属于“临时性”的使用。实际如果想发挥计算机的速度优势,还需要批量处理数据,这就需要有批量处理能力的变量类型,这就是我们下面要学习的列表类型。
上一篇博客我们实现的数组结构是无序的,也就是纯粹按照插入顺序进行排列,那么如何进行元素排序,本篇博客我们介绍几种简单的排序算法。 1、冒泡排序 这个名词的由来很好理解,一般河水中的冒泡,水底刚
先看一下两个例子: 十个成绩,求总分,最高分,最低分 //输入10个成绩,求总分,最高,最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
给定一个数组(或者输入一个数组),分别运用选择排序法和冒泡排序法将所要的结果输出。
当面试官问你什么是排序算法?请你用JavaScript实现一个简单的冒泡排序,如果你没掌握,就会被问住。
实现思路: 使用双重for循环,内层变量为i, 外层为j,在内层循环中不断的比较相邻的两个值(i, i+1)的大小,如果i+1的值大于i的值,交换两者位置,每循环一次,外层的j增加1,等到j等于n-1的时候,结束循环
对于一组数字,如{1、4、3、7、5、8、6}这一组数字,使用冒泡排序的话应该是按照以下步骤:
如何遍历数组呢,其实很简单,直接用for循环就可以遍历。看一个遍历的例子
冒泡排序是一种简单而有效的排序算法,它通过比较相邻的元素并交换它们来对一个数组进行排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),因此它通常用于小型数据集的排序。在本文中,我们将介绍Java中的冒泡排序算法,包括其实现和示例代码。
通过不断地比较和交换相邻元素,较大的元素会逐渐“冒泡”到数组的末尾,因此称为冒泡排序。
在排序中,有各种各样的排序方式,今天我们将要来介绍《冒泡排序》。今天会从冒泡排序的具体意义和他的操作来展开。
这样,一个简单地,模拟执行结合排序变化的例子就完成了。:) 有兴趣的读者可以试一试。
在一些入门题目中,题目经常会让我们输入n个数,之后以升序或者降序的方式输出,或者比较。
相邻的两个元素对比,大的数后推,遍历整个列表一次后,将最大项以冒泡的方式排列i到列表末尾。
冒泡排序 相邻的两个元素对比,大的数后推,遍历整个列表一次后,将最大项以冒泡的方式排列i到列表末尾。
本文是第一站,大战冒泡排序。你还在为每次写排序算法的时候发愁吗? 喝了本专栏,保证你能手撸冒泡排序。
在实际使用数组的过程中,数组不仅可以存储多个同类型的数据,而且要求这些数据按照某种特征进行排序。例如,学生的成绩,需要按照从高到低的顺序排列,这就需要使用排序算法。
Python 中的循环语句有 for 和 while。上一张也分享了while语句,while语句也是一个循环语句。
当你学习了 Python 的基本语法和变量后,你已经掌握了一些编程的基础知识。现在我们来完成一篇实战文章,来解决一个问题:从小到大排序。可能有些知识还没有讲到过,但我相信聪明的你一定能够理解,并可以通过查找资料来牢牢掌握。
二者都是两个循环的算法,复杂度都是O(n²),主要的差异点在于: 1. 冒泡排序在第二个循环中,起始未知是i,而不是1. 2. 需要交换的判断条件二者相反。
排序,我想大家一定经历过或者正在经历着。或许你不懂算法,对排序算法一无所知,但是你一定用过一些第三方库的api来一键排序,那么,在你享受便捷的同时,你是否想过它的底层是如何实现的?这样的算法实现方式是不是最好的?还有没有其它的可能性来实现更快速的排序?那么,希望这一篇文章过后。对于排序算法,你不会再觉得陌生和迷惑。
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。
3.售价分别是3.5 4 2 4.5 写一个函数用来表示贩卖机的功能:4.用户投钱和选择饮料,并通过判断之后,给用户吐出饮料和找零。
我看过的很多的文章都把冒泡排序描述成我们喝的汽水,底部不停的有二氧化碳的气泡往上冒,还有描述成鱼吐泡泡,都特别的形象。
上面结果可以说明,虽然也是比较了和冒泡一样多的次数,但是交换缺少了很多。所以时间为N²/2
最近为了巩固一下自己的算法基础,又把算法书里的基本算法刷了一遍, 特地总结一下前端工程师需要了解的排序算法和搜索算法知识,虽然还有很多高深算法需要了解, 但是基础还是要好好巩固一下的.本文将以图文的形式为大家介绍如下算法知识,希望在读完之后大家能有所收获:
我们上面写的代码虽然已经按照冒泡排序的思路完成了实现,但其实可以再优化一些,举个例子:
排序的相关概念 排序的分类 根据在排序过程中带排序的记录是否全部被放置在内存中,排序分为: 内排序 外排序 1.内排序 内排序是在排序整个过程中,带排序的所有记录全部放置在内存中。 影响内排序的主要因素: 时间性能。(主要受比较和移动两种操作的影响) 辅助空间。 算法的复杂性。 内排序的分类 根据排序过程中借助的主要操作,内排序分为: 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 2.外排序 外排序是由于排序的记录个数太多,不能同时放置在内存中,整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行。 按照算法的复杂
一次插入排序的操作过程: 将待插元素,依次与已排序好的子数列元素从后到前进行比较,如果当前元素值比待插元素值大,则将移位到与其相邻的后一个位置,否则直接将待插元素插入当前元素相邻的后一位置,因为说明已经找到插入点的最终位置
流程控制语句对任何一门编程语言都是非常重要的,Java中基于流程控制程序执行的不同步骤和代码块。
一、冒泡排序(Bubble Sort)二、冒泡排序法改进三、双向冒泡排序法四、插入排序五、希尔排序(插入排序改进)
冒泡排序法 冒泡排序(Bubble Sorting)的基本思想是: 通过对待排序序列从前向后(从下标较小的元素开始),依次比较相邻元素的值,若发现逆序则交换,使值较大的元素逐渐从前移向后部,就象水
文章目录 写在前面 基础写法 图解(白嫖的图) 基础写法代码实现 优化外层循环的写法 外层循环优化代码实现 优化内层循环 内层循环优化代码实现 写在前面 今天写一个冒泡排序,当然网上冒泡排序已经写烂
要想查找某一个数字,我们最先想到的就是二分查找,但是二分查找有一个前提,数组的元素必须要是有序的,所以查找数字之前要进行数字排序
大家好,我是苏州程序大白。今天是五一假最后一天了。大家做好上班的准备了吗???五一大家去哪里玩了。在评论区分享下。不多说了。下面讲讲C#中基本的排序算法。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说JAVA冒泡排序算法(含详细过程代码讲解及优化)「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
今天早上来公司比较早,就用python写了写数据结构的代码,工作之后虽然参与了一部分开发的工作,但都是在写业务逻辑,时间长了,发现自己成了if-else选手了,索性后面每天都写写,保持保持手感,最近在<极客时间>买了一个<Python核心技术与实战>,感觉也讲得不错,推荐大家看看。
假定有1-100个编号的桶(既定义一个长度为100的整型一维数组),每输入一个数字·就在对应的桶上插一个小旗(也就是对应下标的桶加1次),如果这个数字出现了n次就在对应桶上插n个小旗,当所有数输入完毕时,只需要从下标1开始找那些数字是1,如果是1就打印1次,是2就打印2次,是多少就打印多少次。
所谓排序,即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。 排序方法中涉及到稳定性,所谓稳定性,是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项,在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化,如果没有发生变化,即该排序方法是稳定的,如果发生变化,则说明该排序方法是不稳定的。 如果记录中关键字不能重复,则排序结果是唯一的,那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了;如果关键字可以重复,则在选择排序方法时,就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么,哪些排序算法是不稳定的呢? “快些选堆”:其中“快”
各类排序算法,不仅是算法基本功,也是面试中永恒的考题,关于每种算法思想、实现(递归与非递归)以及时空复杂度分析是必须牢牢把握的送分题。本文先将排序算法按不同标准进行分类,随后依次详细介绍了直接插入、希尔、冒泡、快速、简单选择、堆、归并、基数与外部排序等经典排序算法,并在文末给出了各种排序方法的性能比较作为总结。本文全部代码实例可从此处获得。
大家好,很高兴又和大家见面啦!经过前面两篇的学习,我们已经知道了一维数组及二维数组,今天我们将继续介绍数组的相关内容。
上一小节我们讲到,比较两个算法的优劣最重要的比较方式就是拿算法的时间复杂度来做比较.这节我们就来系统的学习一下算法的时间复杂度:
了解完上述算法的评判标准之后,我们就需要来看看这些排序算法又是怎么进行分类的了. 主要有这么两种分类的方式.
由上图可知,4 个石子的时候排完序需要 3 趟,第一趟需要比较3次,第二趟需要比较2次,第三趟需要比较1次,那一共比较了 3 + 2 + 1 次;
对数组进行 冒泡排序 算是比较简单的,冒泡排序也是容易理解的一种排序算法了,在面试的时候,很可能就会问到。
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