双轴快速排序的缺点是什么？_谁能说出我的快速排序代码中的错误是什么 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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DualPivotQuickSort 双轴快速排序源码笔记

它针对每种基本类型都做了实现，实现的方式有稍微的差异，但是思路都是相同的，所以这里只挑了int类型的排序来看。整个实现中的思路是首先检查数组的长度，比一个阈值小的时候直接使用双轴快排。...顺序连续性不好的数组直接使用了双轴快排 + 成对插入排序。成对插入排序是插入排序的改进版，它采用了同时插入两个元素的方式调高效率。...双轴快排是从传统的单轴快排到3-way快排演化过来的，网上之前已经有很多博客介绍这种算法。这里推荐国外一篇文章，它的3张图和下面的代码帮助我理解了快排，3-way和双轴快排之间的关系。...static final int QUICKSORT_THRESHOLD = 286; /** * 如果参与排序的数组长度小于这个值，有限考虑插入排序，而不是快速排序 *...，与原始数组对调，保持a做原始数组，b 做目标数组 int[] t = a; a = b; b = t; } } /** * 使用双轴快速排序给指定数组的指定范围排序

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echarts的双y轴显示

echarts实例 option1: { title: { text: "双坐标轴事例", //标题 show: false /...，c1为右侧 axisPointer: { // 坐标轴指示器，坐标轴触发有效 type: "shadow" // 默认为直线...", data: [ ] }, yAxis: [ // 双y轴显示 { type:...，当有多个坐标轴时，数字依次增大，可建立多个Y轴 // data: [0, 300, 80, -72, 0, 100, 20], data: []...(实现屏幕的宽度的自适应) window.onresize = (() => { this.pie(); })

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快速排序到底是什么？

今天给大家带来的是排序算法中的快速排序。我采用图解方式讲解，争取写透彻。话不多说，开始！...思维导图：思维导图 1，快速排序概念通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。...2，算法思路我们先搞清楚这个堆排序思想，先把逻辑搞清楚，不着急写代码。...对右半边部分进行快排 QuickSort(arr,i+1,end); } return arr; } } 4，算法分析 4.1，时间复杂度快速排序最坏时间复杂度是...4.2，空间复杂度空间复杂度是O(1)，因为没有用到额外开辟的集合空间。 4.3，算法稳定性快速排序是不稳定的排序算法。因为我们无法保证相等的数据按顺序被扫描到和按顺序存放。

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Matlab绘制包含双Y轴的图

之前写硕士论文的时候需要同时对比相位图和幅值图，故需要绘制包含双Y轴的图绘制数据对左侧 y 轴的图创建左右两侧都有 y 轴的坐标区。yyaxis left 命令用于创建坐标区并激活左侧。...后续图形函数（例如 plot）的目标为活动侧。绘制数据对左侧 y 轴的图。...然后，绘制一组数据对右侧 y 轴的图。...首先激活右侧 y 轴，然后使用 cla 命令清除右侧 y 轴的数据。...现有绘图和左侧的 y 轴不会更改颜色。右侧 y 轴将使用坐标区色序中的下一种颜色。添加到坐标区中的新绘图使用与对应的 y 轴相同的颜色。

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Roam Research 的缺点是什么？

Roam Research 有没有缺点？当然有。没有任何一款工具，是「万能的，完美无缺的」。 Roam Research 最大的问题，就是它的灵活性过强，导致初学者的意志力和信心容易崩溃。...这就如同别人掰着手指头入门算数的时候，班上的学霸大秀二元一次方程组的解法。相对于传统的文件夹组织架构， Roam Research 最大的灵活性在于它的底层是个图数据库。...唯独忘记的，是自己「高效知识管理」的初衷。面对 Roam Research 灵活性带来的不确定，初学者在学习过程中，得注意步步为营，找到合适的攀爬落脚点，稳步前进。...明白 block 才是 Roam Research 的最基本元素。知道该怎么利用 block reference ，从各处抽取内容链接，快速搭建一个知识产品（文章/论文/书籍的章节）的原型。...当你享受到这种新的知识管理方式带来的好处后，就可以有更大的热情来学习新的功能，并且效率提升也会让你有更多的时间来思考如何把工具用得更加灵活高效。

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Ribbon 的优缺点是什么

Ribbon 是 Netflix 开源的一款负载均衡组件，可以与 Spring Cloud 进行无缝集成，用于分发服务请求。在使用 Ribbon 进行负载均衡时，有以下优缺点：优点1....与其他负载均衡组件相比，使用 Ribbon 的成本较低，适合中小型项目。缺点1. 单点故障Ribbon 是一款客户端负载均衡组件，存在单点故障的问题。...当 Ribbon 的客户端发生故障时，整个负载均衡功能将不可用，需要进行故障恢复。2. 性能损耗Ribbon 的负载均衡功能会增加客户端的网络通信开销，同时增加服务端的网络负荷。...当并发请求较大时，Ribbon 的性能损耗会较为明显。3. 依赖管理Ribbon 是 Netflix 公司开发的一款组件，对于非 Netflix 公司的用户，需要进行依赖管理。...在版本升级、功能扩展等方面，需要考虑与 Spring Cloud 的兼容性等问题。示例下面是一个使用 Ribbon 进行负载均衡的示例。

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scp命令是什么？它的优缺点是什么

在进行计算机操作的过程之中，有不少的相应的命令去进行一些任务，这些命令看似非常复杂，但如果掌握了相应的命令，就能够省去非常多的繁琐操作，从而让工作变得更加具有效率。...而在众多的命令之中，scp命令一直都被称为是必须要掌握得linux命令，那么scp命令是什么呢？一、scp命令是什么？ scp命令也就是进行远程文件的拷贝，它是基于linux系统的一种命令。...同时，scp命令也能够帮助使用者进行文件的输出，且对系统的消耗比较小，不会影响系统的正常运行速度。 image.png 二、scp命令优缺点？...优点2：scp命令能够跨服务器进行文件的传输，在使用的过程之中会更加方便，方便进行相应任务的开展，而不需要打开多方软件。...优点3：scp命令对系统的后台负荷比较小，不会给系统带来负担，可以同时进行其他工作任务。缺点：scp命令在进行加密传输的时候速度较慢，可能需要花费比较多的时间。

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快速排序quicksort_快速排序的原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、简介快速排序是（Quick sort）是对冒泡排序的一种改进，是非常重要且应用比较广泛的一种高效率排序算法。...---- 二、算法思路快速排序是通过多次比较和交换来实现排序，在一趟排序中把将要排序的数据分成两个独立的部分，对这两部分进行排序使得其中一部分所有数据比另一部分都要小，然后继续递归排序这两部分，最终实现所有数据有序...从待排序的数据元素中选取一个通常为第一个作为基准值元素（key）key=num[0]，设置双指针first指向区间左端，last指向区间右端。...1)/2 ,因此时间复杂度为O(n^2),在待排序数据元素已经有序的情况下快速排序时间复杂度最高空间复杂度为O(n）快速排序是一种不稳定的排序算法，会改变数据元素的相对位置，也是内排序中平均效率最高的排序算法...first+1<r){ num=quick_sort(num,first+1,r); } return num; } 以上就是快速排序算法的介绍

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ORM是什么，ORM的优缺点

ORM的全称是：Object Relational Mapping （对象关系映射）简单的说，orm是通过使用描述对象和数据之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。...ORM需要解决的问题是，能否把对象的数据直接保存到数据库中，又能否直接从数据库中拿到一个对象？要想做到上面两点，则必须要有映射关系。 ORM的优缺点优点： orm的技术特点，提高了开发效率。...可以自动对实体Entity对象与数据库中的Table进行字段与属性的映射；不用直接SQL编码，能够像操作对象一样从数据库中获取数据缺点： orm会牺牲程序的执行效率和会固定思维模式，在从系统结构上来看...，采用orm的系统多是多层系统的，系统的层次太多，效率就会降低，orm是一种完全面向对象的做法，所以面向对象的做法也会对性能产生一定的影响。

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排序算法：冒泡排序和选择排序的内容，区别与优缺点。

当然是有原因的。第一个原因：我和我的同学在学习java的排序过程中，冒泡排序和选择排序傻傻分不清楚。把这两个排序放在一起，可以帮助我们去更好的理解它们。...那么好，咱们言归正传，首先说下这个冒泡排序：冒泡排序：冒泡排序的定义就不提了，总结起来就一句话（划重点）：，从左到右，数组中相邻的两个元素进行比较，将较大的放到后面。...我们从下面这个例子中去学习下冒泡排序；例如：有一个int [] a={2,6,5,3,1}; ? 这个就是用冒泡排序的思路进行的第一轮排序：从图中，不难看出第一轮比较。...，选择排序是给定位置去找数；冒泡排序优缺点：优点:比较简单，空间复杂度较低，是稳定的；缺点:时间复杂度太高，效率慢；选择排序优缺点：优点...：一轮比较只需要换一次位置；缺点：效率慢，不稳定（举个例子5，8，5，2，9 我们知道第一遍选择第一个元素5会和2交换，那么原序列中2个5

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dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？

dijkstra算法也被称为狄克斯特拉算法，是由一个名为狄克斯特拉的荷兰科学家提出的，这种算法是计算从一个顶点到其他各个顶点的最短路径，虽然看上去很抽象，但是在实际生活中应用非常广泛，比如在网络中寻找路由器的最短路径就是通过该种算法实现的...那么dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？ image.png 一、dijkstra算法原理是什么？...这种算法所采用的是一种贪心模式，解决从一个节点到另一个节点的最短路径问题，在每一次转换时，所选择的下一个节点都是距离最近的节点，所以每一次转换的路径都是最短的，为了保证路径为最短的，在每一次转换后，都要重新检测各个节点之间的距离...二、dijkstra算法的缺点是什么？...以上为大家介绍了dijkstra算法的原理以及缺点，dijkstra算法不管是在实际生活中，还是在网络中都有非常广泛的应用，在使用时应当尽力避免算法的缺陷，才能最大程度发挥算法优势。

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最常用的排序 ---快速排序

相对于桶排序，节省了空间，相对于冒泡排序，节省了时间，可谓是两者兼顾的一种更优化的算法实现：假设有初始序列"6 1 2 7 9 3 4 5 10 8"。那么从初始序列的两端开始探测。...先从右往左找到一个比6小的数，然后在从左往右找到一个比6大的数，然后交换他们。 “6 1 2 5 9 3 4 7 10 8” 这里可以用两个变量i，j，分别指向序列的最左边和最右边。...此时基准数 6 已经归位，他正好处在序列的第六位，此时我们已经将原来的序列，以6为分界线拆分成了两个序列，左边的序列是 “3 1 2 5 4”，右边的序列是“9 7 10 8” ，接下来还要分别处理之和两个序列...，因为6左边跟右边的序列目前还都是很混乱的。...后续的处理就是只要模拟刚才的方法分别处理6两遍的序列即可。

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ggplot2双坐标轴的解决方案

本来没有打算写这一篇的，因为在一幅图表中使用双坐标轴确实不是一个很好地习惯，无论是信息传递的效率还是数据表达的准确性而言。...所以我觉得这一篇推送很有必要，确实在最新版的ggplot2（ggplot 2.2.0以上版本）中，已经加入了次坐标轴参数，通过这个次坐标轴的转换，我们可以模拟出不同数量级的次坐标轴效果。...因为在ggplot2标度系统中，不容许在一个图形中出现两个量级不等的标度（一山不容二虎），但是想要提供度量不等的次坐标轴，折中的方法就是，将次坐标轴的所有量级按照主坐标轴的量级进行缩放（如果次坐标轴量级大于主坐标轴...第二次自定义映射——次坐标轴刻度标签转换：仅仅做以上步骤还不够，因为这只能保障次坐标轴的数据点位置相对于整个坐标系统而言，不会出现太大的视觉误差，但是现在的问题是这个图形对象中有两套不同的度量，所以必须声明不同的...y轴度量标准，也就是y轴的刻度线及刻度标签，刻度标签的定义就是本案例的第二个重点，它仍然是通过rescale函数进行了一次度量的重新映射。

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快速排序的优化

1.前言前面的一篇文章www.cnblogs.com/backnullptr…讲了快速排序的基本概念、核心思想、基础版本代码实现等，让我们对快速排序有了一个充分的认识，但还无法达到面试中对快速排序灵活应对的程度...快速排序是图领奖得主发明的算法，被誉为20世纪最重要的十大算法之一，快速排序为了可以在多种数据集都有出色的表现，进行了非常多的优化，因此对我们来说要深入理解一种算法的最有效的手段就是不断优化提高性能。...通过本文你将了解到以下内容：快速排序和归并排序的分治过程对比快速排序分区不均匀的影响快速排序的随机化基准值快速排序的三分区模式快速排序和插入排序的混合 2.快速排序的分区过程快速排序和归并排序采用的基本思想都是分治思想...快速排序基准值选取优化 3.1 分割越均匀速度越快从上面的几张图可以清晰看到基准值的不同对于D&C过程的分割会产生很大的影响，为了保证快速排序的在通用数据集的效率，因此我们需要在基准值的选取上做一些决策...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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java的快速排序

写了2个形式的，原理差不多，都是找基数，递归到一个结束。但是细节和交换上有所不同。...11 6 8 0 33 78 65 22 ######### 每一次左右轮换的结果为 11 6 8 0 33 78 65 22 ######### 基数为：3 基数定位的结果为: ------**...**------- 0 6 8 11 33 78 65 22 ++++++++++ 每一次左右轮换的结果为 0 6 8 11 33 78 65 22 ######### 基数为：0 基数定位的结果为:...基数定位的结果为: ------****------- 0 6 8 11 33 78 65 22 ++++++++++ 每一次左右轮换的结果为 0 6 8 11 33 22 65 78 #######...////// 0 8 11 22 33 65 66 78 快速排序设计到了递归，有点不好理解，相关东西可以网上多查看一下

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excel双坐标图表的做法(两个Y轴)

前言所谓双坐标图表，就是左右各一个Y轴，分别显示不同系列的数值。该图表主要用于两个系列数值差异较大的情况。如下例。...示例如下图所示表中，数量列和金额列数值差异较大，如果直接做成图表会造成数量系列的图形无法在图表上显示(太小了)，那么我们就需要把数量和金额分成两个Y轴分别显示数值，即双坐标图表。 ?...步骤2:金额列设置坐标轴为次坐标轴。 ? excel2003版：在金额系列柱上右键菜单 - 数据系列格式 - 坐标轴 - 次坐标轴。 ?...excel2010版: 在金额系列柱上右键菜单 - 设置数据系列格式 - 系列选项 - 次坐标轴。 ?...设置后的效果如下图所示。 ? 来源：兰色幻想-赵志东 Excel精英培训数据的力量：分享有趣、有价值的内容，打造微型知识管理平台。

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Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码

Matplotlib安装 pip3 install matplotlib#python3 双X轴的可以理解为共享y轴 ax1=ax.twiny() ax1=plt.twiny() 双Y轴的...这个可以让x轴与y轴的起点一致 ax.set_xticks(np.arange(0,16)) #设置x轴的刻度范围 ax.set_xticklabels(np.arange(0,16),rotation...轴的重点，共享x轴；还有一种是双x轴的图表换成ax.twiny() y1=total[['adopt','reject']] y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5) #这个是matplotlib...中条形图的绘制方法，如果使用seaborn绘制方法使用sns.barplot()函数，需要调整很多细节 #这里只设置了y轴的刻度，x轴的刻度设置了一下偶尔会出现失败，值得注意的是要将数据对齐 ax1.set_ylim...总结到此这篇关于Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的文章就介绍到这了,更多相关Python matplotlib 曲线图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Java 冒泡排序与快速排序的实现

冒泡排序　　　基本特点　　　　　　（1）基于交换思想的排序算法　　　　　（2）从一端开始，逐个比较相邻的两个元素，发现倒序即交换。　　　　 ...（3）一次遍历，一定能将其中最大(小)的元素交换到其最终位置上　　　　排序过程模拟 ? 　　　　...for(int c=0;c<array.length;c++){ System.out.print(array[c]+"\t"); } } 快速排序...然后再对左右两部分分别进行快速排序，直到每个子表仅有一个元素或为空表为止。　　划分方法　　　　 1.中间元素的选择：作为参考点的中间数的选择没有特别的规定，本次默认为第一个元素。　　　　 ...4.此刻，后面便有了一个空位置（j），可从前面开始往后搜索一个比中间数小的元素，并将其放置到前面的位置。4.重复1 2 ，直到两边搜索的空位重合（i=j）。　　排序过程模拟 ?

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iOS数组的快速排序

// 方法1:NSComparator NSArray *listGroupname = [self.listTeams sortedArrayUsingC...

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史上最详细图解快速排序的方法_快速排序的基本步骤

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0.前言找了好多贴在都没有找到舒心的一次能看懂的文章，决定把学明白每一步全部图解出来。...代码在最后把分享博主里共享的教科书图放这 1.图解开始贴一张大长图 2....代码实现 package learn.algorithm.sort; import java.util.Arrays; import java.util.stream.IntStream; /** * 快速排序...* 应用最广泛的排序算法，实现简单，适用于各种不同的输入数据且在一般应用中比其他排序算法那都要快的多 * 最引人注目的特点包括它是原地排序（只需一个很小的辅助栈），且长度为N的数组排序所需的时间和NlgN...错误原因i在上面已经被减过了 fastSort(data,++j,high); } } ---- 文文的博客推荐一个博主的文章也很不错：https://blog.csdn.net/weixin_42109012

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