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。
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。
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。
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?
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......
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 ;
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
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
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 = []
# 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
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
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。
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。
根据数组的元素个数、nearly sorted(近单调性:单调升序和单调降序)和元素类型等来选在具体排序算法。例如对整数排序:
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?
[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。
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。
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
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
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。
前言:当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后”分页”面临的新问题。
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:
离线数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02 Shuffle阶段说明 shuffle阶段主要包括map阶段的combine、group、sort、partition以及reducer阶段的合并排序。 Map阶段通过shuffle后会将输出数据按照reduce的分区分文件的保存, 文件内容是按照定义的sort进行排序好的。 Map阶段完成后会通知ApplicationMaster,然后AM会通知Reduce进行数据的拉取,在拉取过程中进行reduce端的shuffle过程。 用户自定义
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。
Author: bakari Date: 2012.7.30 排序算法有很多种,每一种在不同的情况下都占有一席之地。关于排序算法我分“经典排序之”系列分别述之。本篇为归并排序。 归并排序是分治法最好的应用,先将一个大的问题分解成小的问题,然后着重去解决小的问题,小问题一解决大问题也就自然而然地解决了。 所以分治法的具体思路就出来了: 将一个数组序列按分为两个序列,序列1和序列2 ,从首元素开始比较,小的元素插入到另一个容器,知道其中一个序列排列完,在把另外的序列插入到该容器的后面,但前提是两个序列事先应该
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)。
一、冒泡排序 1.算法介绍 设排序表长为n,从后向前或者从前向后两两比较相邻元素的值,如果两者的相对次序不对(A[i-1] > A[i]),则交换它们,其结果是将最小的元素交换到待排序序列的第一个位置
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
当业务数据达到一定量级(比如:mysql单表记录量>1千万)后,通常会考虑“分库分表”将数据分散到不同的库或表中,这样可以大大提高读/写性能。但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后"分页"面临的新问题。
分治法的基本思想: 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题, 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题, 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是: 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 原问题分解出的各个子问题是相互独立的, 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题:矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
基本思想:通过对待排序序列从后到前(从下标较大的元素开始)一次比较相邻元素的排序码明若发现逆序则交换,使排序较小的元素逐渐从后向前移动,就像水底气泡一样逐渐向上冒
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。
最近有时间,都在看Go,感觉Go语言真的不错,具体自行百度。今天简单说一下算法。 什么是算法 一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出结果 算法的意义 用于解决特定的问题 解决同一个问题的不同算法的效率常常相差非常大,这种差距的影响往往比硬件和软件方面的差距还要大。 算法在我们编程开发中,还是不可或缺的。下面简单来列举一下go语言常见的十大算法。 BubbleSort(冒泡排序) func Sort(list []int, left, right int) { if right == 0 {
你好程序员,我们大多数人都害怕算法,并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
近年来学习python的程序员愈来愈多,有的同学选择了python培训机构,也有的人觉得自己天赋好选择了自学不管大家怎么去学习,在学习python基础的过程中,肯定离不开的就是基础算法,今天就为大家介绍几大学习中的基础算法。
在比较经典的表联结方法中,nested loop join和hash join是比较常用的,对于sort-merge join来说,可能略微有些陌生。 在数据库中有一个隐含参数,默认是开启的。 NAME VALUE ISDEFAULT ISMOD ISADJ ------------------------------------- ------------------------ -
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?
参考内容: 1.Problem Solving with Python Chapter5: Search and Sorting online_link 2.算法导论
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:
归并排序简称Merge sort是一种递归思想的排序算法。这个算法的思路就是将要排序的数组分成很多小的部分,直到这些小的部分都是已排序的数组为止(只有一个元素的数组)。
数据结构和算法是计算机科学中最重要的概念之一。如果您不熟悉计算机科学或编程,本文将为您提供有关数据结构和算法的概述。这也是Landscape系列的第二集。
奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation,简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他做了一个调查,参与者大多数是计算机科学家,他请这些科学家投票选出最重要的算法,以下是这次调查的结果,按照英文名称字母顺序排序。 1、A* 搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序
【新智元导读】 奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation,简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他做了一个调查,什么是计算机科学中最重要的算法?参与者大多数是计算机科学家。以下是这次调查的结果,按照英文名称字母顺序排序。 A* 搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次
一、何谓分库分表? 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库(主机)上,把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 二、为什么要分库分表? 数据库中的数据量不一定是可控的,在未进行分库分表的情况下,随着时间和业务的发展,库中的表会越来越多,表中的数据量也会越来越大,相应地,数据操作,增删改查的开销也会越来越大。 另外,由于无法进行分布式式部署,而一台服务器的资源(CPU、磁盘、内存、IO等)是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 三、分库分表的实施策略 分库分表有垂直切分和水平
导读:奥地利符号计算研究所(Research Institute for Symbolic Computation,简称RISC)的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章,提到他做了一个调查,参与者大多数是计算机科学家,他请这些科学家投票选出最重要的算法,以下是这次调查的结果,按照英文名称字母顺序排序。
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。
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。
归并排序(MERGE-SORT)是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略.
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
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