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算法刷题-分隔链表、合并两个有序链表、在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

文章目录 分割链表 合并两个有序链表 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 分割链表 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在...将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。...p.next = l1; } else { p.next = l2; } return h.next; } } 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置...给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。...return right - 1; } else { return -1; } } } 本文内容到此结束了， 如有收获欢迎点赞收藏关注✔️，您的鼓励是我最大的动力

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JS手撕(十一) 选择排序、快速排序

JS手撕(十一) 选择排序、快速排序 选择排序 原理 选择排序原理就是每次从未排序序列中选择最小元素，放到已排序序列的末尾。 那么如何选择最小元素，并把最小元素放到已排序序列的末尾？...只需要遍历寻找最小的数，并保存最小数的索引。遍历完之后，让最小数和已排序序列的末尾互换位置即可。...稍微举例子说明一下为什么是不稳定的。 上面一开始2*是在2之后的，排序完之后2*变成在2之前了，所以选择排序是不稳定的。...它是不稳定的关键就是让最小数和已排序序列的末尾互换位置时，可能把大小相同的数中在前面的移动到了后面去。 快速排序 原理 快速排序原理就是： 从数组中挑出一个元素，称为基准(pivot)。...return index - 1; } 测试： 优化 快速排序最坏的情况是初始序列已经有序，第一趟排序经过n-1次比较后，第一个元素仍然在原来的位置，第二趟经过n-2次比较厚，也还在原来的位置。

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《Algorithms Unlocked》读书笔记2——二分查找和排序算法

插入排序 以书架为例，假设前4个位置已经排好序了，我们拿起第五本书与第四本进行比较，如果第四本大于第五本，把第四本向右移动一个位置，再把第三本与第五本进行比较，如果第三本还大于第五本，把第三本向右移动一个位置...合并：把子问题的解合并成原问题的解。 在归并排序中，我们把数组不断用二分法分解成两个小数组，直到每个数组只剩一个元素（基础情况）。再把小数组排好序并进行合并。...在书架中随机挑选一本书作为主元（这里我们总是选择位于书架最末尾的那本书），所有小于主元的书放在主元左侧，所有大于或等于主元的书放在主元右侧，这时就把书分为左右两组（不包括主元），再分别对这两组书进行相同的操作...在书架中随机挑选一本书作为主元（这里我们总是选择位于书架最末尾的那本书），此时主元位于最末尾。还未进行比较的为未知组，称为组U，位于主元左侧。小于主元的称为组L，位于书架最左侧。...如果每次选择主元时都从数组中随机选择，则称为随机快速排序，随机快速排序在测试中会快于确定的快速排序。

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JDK7的Comparison method violates its general contract异常

对于已经部分排序的数组，时间复杂度远低于 O(n log(n))，最好可达 O(n)，对于随机排序的数组，时间复杂度为 O(nlog(n))，平均时间复杂度 O(nlog(n))。...更形象的说，这里把待归并的数据“掐头去尾”，只需要合并中间的数据就可以了： ? 之后需要创建一个tmp数组，大小为B段截取后的大小，并把B段剩余的数据拷贝过去，因为合并过程中这些数据会被覆盖掉。...程序会记录corsor1和corsor2，这是待归并数据的指针，初始位置在A段和tmp段的末尾。同时会记录合并后数组的dest指针，位置在原B段的末尾。...这里还有一个小优化：生成dest指针时会直接把A段cursor1指向的数据拷贝到B段末尾，同时cursor–,dest–。...当有一个段的数据连续N次胜利时会激活另一个优化策略，在这里假设N为4，下图已经是A段连续胜利了4次的情况： 如果连续胜利N次，那么可以假设A段的数据平均大于B段，此时会用tmp[cursor2]的值在

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前端学习数据结构与算法系列(八)：快速排序与三路快排

概念 快速排序算法：首先会在序列中随机选择一个基准值(pivot),然后将除了基准值以外的数分为“比基准值小的数” 和 “比基准值大的数”这两个类别。再将其排列成以下形式 ?...根据基准值归类数据 随机选择一个基准值，此处把4当作基准值 ? 将其他数字和基准值进行比较，小于基准值的往左移，大于基准值的往右移。 ? 首先，比较3与基准值4 ? 3 < 4 ,所以将3往左移 ?...快速排序右序列 两边的排序操作与第一步的操作一样，我们对右序列进行排序 ? 随机选择一个基准值，这次选择6 ? 把其余数据分别和分别和基准值6进行比较，小于基准值往左移，大于基准值往右移。 ?...快速排序优化 => 三路快排的理解与实现 前言 在上半部分《排序算法:快速排序的理解与实现》中，我按照书中所描述的思路将其实现后，大家看了我的文章后提醒我，我的那个排序算法的实现不是最优的，非原地快排，...这篇文章就跟大家讲解下快速排序的最优实现方式：「三路快排」，并且使用JavaScript将其实现，三路快排是一个原地快排，同时性能也很好，欢迎各位感兴趣的前端开发者阅读本文 概念 从序列中随机找一个基准值

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排序算法总结

这里我引入了 bool 型变量，当然不用也是可以的。...（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。...具体来说，在排序的过程中，把原来的数组变成左右两个子数组，然后分别进行排序，当左右的子数组排序完毕之后，再合并这两个子数组形成一个新的排序数组，整个过程递归进行，当只剩下一个元素或者没有元素的时候就直接返回...堆排序 堆排序把整个数组变成一个最大堆，然后每次从堆顶取出最大的元素，这样依次取出的最大元素就形成了一个排序的数组 具体来说，将待排序序列构造成一个大根堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。...将其与末尾元素进行交换，此时末尾就为最大值。然后将剩余 n-1 个元素重新构造成一个堆，这样会得到 n 个元素的次小值。如此反复执行，便能得到一个有序序列。

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程序猿修仙之路--数据结构之你是否真的懂数组？

优势 我相信所有人在使用数组的时候都知道数组可以按照下标来访问，例如 array[1] 。作为一种最基础的数据结构是什么使数组具有这样的随机访问方式呢？...当然仔细沉思一下这种业务场景可能性太小了，数组都可以无序，我直接插入末尾即可，没有必要非得在k位置插入把。...~~ 当然还有一个特殊场景：如果是多次连续的k位置插入操作，我们完全可以合并为一次“批量插入”操作：把k之后的元素整体移动sum（插入次数）个位置，无需一个个位置移动，把三次操作的时间复杂度合并为一次...数组要求所有元素为同一个类型。在存储数据维度，它可能算是一种劣势，但是为了按照下标快速查找元素，业务中这也是一种优势。仁者见仁智者见智而已。 4....而数据按下标访问时间复杂度为O(1)的特性，使得数组在类似这些应用中非常广泛。 ? ●程序猿修仙之路--算法之希尔排序！ ●程序员修仙之路--算法之插入排序！ ●程序员修仙之路--算法之选择排序！

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「数据结构与算法Javascript描述」十大排序算法

排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范，要得到一个符合实际的优秀算法，得经过大量的推理和分析。...然而，在实际情况中，归并排序还有一些问题，当我们用这个算法对一个很大的数据集进行排序时，我们需要相当 大的空间来合并存储两个子数组。...通过控制子序列的大小，处理排序是比较高效的，因为它在对小数组进行排序时不需要花费太多时间。合并之所以高效，还有一个原因，由于未合并的数据已经是排好序的，将它们合并到一个有序数组的过程非常容易。 5....最简单的一种是选择数组的第一项（最左项）。然而，研究表明对于几乎已排序的数组，这不是一个好的选择，它将导致该算法的最差表现。另外一种方式是随机选择一个数组项或是选择中间项。...让我来一步步地看一个快速排序的实际例子： image-20220209200009889 给定数组[3, 5, 1, 6, 4, 7, 2]，前面的示意图展示了划分操作的第一次执行。

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Kafka中sequence IO、PageCache、SendFile的应用详解

：快速顺序读写、慢速随机读写。...因为磁盘是典型的IO块设备，每次读写都会经历寻址，其中寻址中寻道是比较耗时的。随机读写会导致寻址时间延长，从而影响磁盘的读写速度。...大家有没有想过MapReduce进行shuffle的时候，为什么map端和reduce端要进行排序，不排序不也不影响正常业务的处理，排序反而因为消耗资源增加了处理时间？...以map端为例，执行过程中会产生很多小文件，这些小文件要经历归并排序等一系列处理后才会被reduce端进行处理。提前对未合并的文件进行排序正是利用了磁盘快速顺序读写的特性来提高归并排序的速度。...可以看到Kafka会将数据插入到文件末尾，并且Kafka不会"直接"删除数据，而是把所有数据保存到磁盘，每个consumer会指定一个offset来记录自己订阅的topic的partition中消费的位置

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快速排序的优化

Divide&Conquer，从D&C思想来看最主要的部分就是分割和合并，两种算法在使用D&C时侧重点有一些差异: 归并排序在分割时处理很简单，在合并时处理比较多，重点在合并。...快速排序在分割时处理比较复杂，由于交换的存在递归结束时就相当于合并完成了，重点在分割。...3.2 随机选取基准值 网上有很多选择方法比如固定选取第一个、固定选取最后一个、固定选择中间值、三值平均选取等，不过个人觉得每一次都随机选取某个位置的数据作为基准值，然后与第一个值互换，这样就相当于每次的基准值都是随机选择的...fix和random模式下，后者的耗时只有前者的大约1/10，不过在我的电脑上上面的代码耗时比我预期大很多，还是存在优化空间，所以某些场景下随机化带来的性能提升很明显，是一个惯用的优化方法。...快速排序和插入排序混合 插入排序在数据集近乎有序的前提下效率可以到达O(n)，快速排序在递归到末尾时当序列的元素数较少时，可以用插入排序来代替后续的递归处理过程，从而结合二者的优点进行加速，写一段简单的伪代码表示

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图解排序算法，这五种最热门！

例如下图的整数串，将其拆分成最小的子串就是每个只有一个整数。之后再将每个单个的子串合并起来，例如：8 与 4 合并起来成为有序子串 4、8，5 与 7 合并起来成为有序子串 5、7。...4、8 和 5、7 再合并成为有序子串 4、5、7、8。 image.png 可以看到在这个过程中，最关键是合并两个有序子串的算法。...这里我们以 [4,5,7,8] 和 [1,2,3,6] 为例，讲解有序子串合并的算法流程。 首先声明一个与原有数组相同的长度的临时数组 temp。...刚刚看了一下，快速排序和归并排序，我觉得差别可以提现在拆分合并的过程中，比较的时机。 快排和归并，都是不断拆分到最细。但是归并更纯粹，拆分时不做比较，直接拆！而快排还是会比较一下的。...所以在拆分阶段，快排会比归并耗时一些。 而因为快排在拆分阶段会比较，所以其拆得没有归并多层级，因此其在合并阶段就少做一些功夫，会快一些。 所以快排和归并排序的区别，本质上就是拆分、合并的区别。

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提高效率的本质：少做事情（效率＝产出／所做的事情）【 面试题】

://blog.csdn.net/z929118967/article/details/115935678 效率＝产出／所做的事情 提高效率的本质：让计算机少做事情 在边界内做事情：从数学上可以证明N个任意随机数的排序...原理：快速排序还是强调少做事情 对于一大堆无序的数字，从中随机挑选一个，这个被随机选上的数字被称为枢值，接下来，将所有要排序的数字分成两部分，第一部分是大于等于枢值的，第二部分是小于枢值的。...第一次划分的结果肯定一边多一些，一边少一些。 中值一定是在大的一边，因此第二次我们只要在大的一边随机选取一个数字，再做一次划分，看看是否平衡就可以了。...思想：从前往后比较相邻的两个元素，如果前一个元素比后一个元素大，则交换这两个元素，这样每一轮比较都会将当前未排序序列中的最大值放到序列末尾。 总是相邻的两个位置作比较，如果满足条件，交换位置。...具体实现分为两步：分割序列+合并序列 分割序列：将待排序序列不断分割成两个子序列，直到每个子序列只有一个元素为止。合并序列：将相邻的两个子序列有序地合并成一个有序序列，直到最终序列有序为止。

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大厂面试系列(七)：数据结构与算法等

java 中数组和链表的区别，各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表（跳表） 设计跳表，跳表插入开销，跳表随机读取过程 给你一个单向链表，给这个链表做K反转，例如 k=3 1 -> 2 ->...链表合并：给出n个有序的链表，将他们合并为一个有序链表。...链表找环的入口 单链表的逆序 两个链表合并，最长公共子串问题 单链表逆序，快排，数组中找两个数和等于目标值 数组 在M个大小的数组中找到第K大的数（最大堆） 我现在有一个数组[1,2,3,4]，请实现算法...两个1G排好序的文件，按序合并 手写归并排序。两个有序数组合并。 常见的排序算法有哪些？各种排序算法的平均时间复杂度和最坏情况下的时间复杂度？...100G文本找某个单词出现的频率 是否连接红黑树 • 是否了解数据结构的“堆” 斐波拉契数列非递归实现 算法n的阶乘末尾0的个数 我一个文件,有45亿个阿拉伯数字,如何进行去重啊?

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Tim Peters关于Timsort排序算法的说明

，samplesort需要比较多约1.5%（程序在本文件的末尾）。...这是通过对短自然run后面的一定数量的数组元素应用稳定的二分插入排序来实现的。在随机数组中，所有的run都有可能达到minrun的长度。...作为一个极端情况，假设我们没有使用minrun技巧，自然run的长度分别为128、64、32、16、8、4、2和2。在遇到最后的2之前，不会进行任何合并操作，而最后的2会触发7次完美平衡的合并。...这对于随机数据来说非常有效，因为所有的run都很可能具有（人为强制的）minrun长度，然后我们会得到一系列完美平衡的合并（可能在末尾有一些特殊情况）。...不同研究论文中的思想和策略如何相互借鉴，为高效排序和合并算法的发展做出贡献，这是非常有趣的。奔跑策略能够根据数据的特征自适应地优化合并操作，因此在优化合并过程中发挥了重要作用。

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归并排序详细解说

思路分析 归并排序：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。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。...图解 代码示例 1）递归方法 //有两个重要的特点，可以适用于外部排序（数据在磁盘上），也可以适用于链表排序 // （希尔，堆排序，快速排序依赖随机访问能力，都不适合链表排序） //基本思路来源于基本问题...：把两个有序链表/数组合并成一个 //[low,mid) 有序区间 //[mid,high) 有序区间 //两个区间进行合并 public static void merge...，肯定有一个cur到达末尾，另一个还剩下一些内容 //把剩余的内容老被到output中 while (cur1 < mid){ output[outputIndex...//当gap为4的时候，【0，1，2，3】和【4，5，6，7】是一组 for (int gap = 1; gap < array.length; gap *= 2){

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排序算法——Golang实现(一)

而且可以看到我们不需要像归并排序那样做合并操作，也就不需要额外的内存空间，在时间复杂度和归并排序一样的情况下，有着更好的空间复杂度表现。...，然后对子序列进行排序，最后将两个有序的子序列合并成一个有序序列。...图片图片来看看治阶段，我们需要将两个已经有序的子序列合并成一个有序序列。...比如上图中的最后一次合并，要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列，合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8]，来看下实现步骤。图片代码实现归并排序就是通过递归来实现的。...将待排序的序列构建成一个大顶堆（或小顶堆）一般升序采用大顶堆，降序采用小顶堆将顶端的数与末尾的数交换，此时，末尾的数为最大值，然后将剩余n-1个元素重新构造成一个堆将顶端的数与末尾的数交换，如此反复执行

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数据结构与算法学习笔记

二、为什么要引入这4个概念？ 1.同一段代码在不同情况下时间复杂度会出现量级差异，为了更全面，更准确的描述代码的时间复杂度，所以引入这4个概念。...我画了一张队列满的图,你可以看一下,试着总结一下规律, 就像我图中画的队满的情况, tail=3, head-4, n=8,所以总结一下规律就是: (3+1)%8-4,多画几张队满的图,你就会发现,当队满时...初始已排序区间只有一个元素，即数组第一个元素。在未排序区间取出一个元素插入到已排序区间的合适位置，直到未排序区间为空。...初始已排序区间为空。每次从未排序区间中选出最小的元素插入已排序区间的末尾，直到未排序区间为空。...如果要排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别排序,再将排好序的两部分合并在一起,这样整个数组就都有序了。

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