45节介绍了堆的概念和算法,上节介绍了Java中堆的实现类PriorityQueue,PriorityQueue除了用作优先级队列,还可以用来解决一些别的问题,45节提到了如下两个应用: 求前K个最大的元素,元素个数不确定,数据量可能很大,甚至源源不断到来,但需要知道到目前为止的最大的前K个元素。这个问题的变体有:求前K个最小的元素,求第K个最大的,求第K个最小的。 求中值元素,中值不是平均值,而是排序后中间那个元素的值,同样,数据量可能很大,甚至源源不断到来。 本节,我们就来探讨如何解决这两个问题。 求前
堆就是用数组实现的二叉树,所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序,“堆属性”决定了树中节点的位置。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (53)-- 算法导论6.2 5题
“给定一个数组,按照升序排列,经过1-n次旋转后,得到输入数组,找出数组中最小元素。”
太久不写代码了 第一次有空 做LeetCode周赛 不是 下标越界 就是 暴力超时
在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 的调用次数为 O(n)。这是因为在最坏情况下,每次分区操作都会将数组分成大小相等的两部分,因此每次都需要从剩下的 n-1 个元素中随机选择一个元素作为主元。这样,每次分区操作都需要调用 RANDOM 函数,总共需要进行 n 次分区操作,因此 RANDOM 的调用次数为 O(n)。
我们用k个指针指向k个列表的开始元素,求出这k个数的最大最小值,那么区间[min, max]就至少包含了每个列表的一个元素,但这个区间可能不是最小的区间,我们考虑如何缩小这个区间。
已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到:
这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算法需要执行的运算次数 用 输入大小n 的函数 表示,即 T(n) 。
这篇文章很长,我花了好久的时间(中间公司出了bug,加班了好几天( ¯ ¨̯ ¯̥̥ ))进行整理,如有任何疑问,欢迎随时留言。 关键字:排序算法,时间复杂度,空间复杂度 排序就是研究如何将一系列数据按照某种逻辑顺序重新排列的一门算法。在计算机早期,排序要占用大量计算资源是人们的共识,而今天随着机器性能的提高,以及排序算法的演进,排序已经非常高效,现在随处都会提起数据的重要性,而整理数据的第一步就是排序。 引用自知乎:很多东西的难度,是随着需求变化的。比如排序吧,10个数字,我可以给你人
排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (61)-- 算法导论6.4 5题
导语:今天分享一个开源项目,里面汇总了程序员技术面试时需要了解的算法和数据结构知识,并且还提供了相应的代码,目前 GitHub 上标星 35000 star,值得一看。
已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,4,4,5,6,7] 在变化后可能得到:
选择排序包括:选择排序,双选择排序以及堆排序。 选择排序的核心是每一趟排序中查找最小值或者最大值的索引,然后与边界的位置进行交换。例如当前待排序的元素值为a[i],设置最小值所对应的索引为minIndex,初始值就为i。这样一次循环后,minIndex的值可能会变,也可能不变,只有当变化的时候我们交换一下即可。下面看一下常见的选择类型的排序。
将长度为 n 的数组升序排序后,则第 i 个位置的数字是该数组的第 i 小的量,称之为第 i 顺序统计量
链接: https://leetcode.cn/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/
装饰器应用练习 ---- 一、实现一个cache装饰器,实现可过期被清除的功能 简化设计,函数的形参定义不包含可变位置参数、可变关键词参数和keyword-only参数 可以不考虑缓存满了之后的换出问题 1)原始 def cache(fn): import inspect local_cache = {} def wrapper(*args, **kwargs): sig = inspect.signature(fn) params = sig.p
你有 k 个升序排列的整数数组。找到一个最小区间,使得 k 个列表中的每个列表至少有一个数包含在其中。
设计一个找到数据流中第K大元素的类(class)。注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素。
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经典排序算法和python详解(三):归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序
40节介绍了HashMap,41节介绍了HashSet,它们的共同实现机制是哈希表,一个共同的限制是没有顺序,我们提到,它们都有一个能保持顺序的对应类TreeMap和TreeSet,这两个类的共同实现基础是排序二叉树,为了更好的理解TreeMap/TreeSet,本节我们先来介绍排序二叉树的一些基本概念和算法。 基本概念 先来说树的概念,现实中,树是从下往上长的,树会分叉,在计算机程序中,一般而言,与现实相反,树是从上往下长的,也会分叉,有个根节点,每个节点可以有一个或多个孩子节点,没有孩子节点的节点一般称
但是在两个月的算法练习中,第一次体会到编程不仅仅是技术,还是艺术,感受到了编程是一件很酷的事情
南将军统率着N个士兵,士兵分别编号为1~N,南将军经常爱拿某一段编号内杀敌数最高的人与杀敌数最低的人进行比较,计算出两个人的杀敌数差值,用这种方法一方面能鼓舞杀敌数高的人,另一方面也算是批评杀敌数低的人,起到了很好的效果。
给你一个可能存在重复元素值的数组 numbers,它原来是一个升序排列的数组,并按上述情形进行了一次旋转。请返回旋转数组的最小元素。例如,数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一次旋转,该数组的最小值为 1。
为了理解很多都使用了递归,而不是自己通过while进行压栈处理。 代码的初衷是便于理解,网上大神优化过的代码很多,也不建议在项目中copy本文代码。
本节主要研究如何用二分查找算法去实现两个排序数组中位数,以及如何用python去实现。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (60)-- 算法导论6.4 4题
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
sort函数用于C++中,对给定区间所有元素进行排序,默认为升序,也可进行降序排序。
定义:堆就是用数组实现的完全二叉树,并且根据堆属性来排序,决定节点在树中的顺序
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:
首先,我们要明白二叉搜索树(BST)的性质:每个节点的左子树中的所有元素都小于该节点,而右子树中的所有元素都大于该节点。
堆排序 前言 堆排序相比冒泡排序、选择排序、插入排序而言,排序效率是最高的,本文从堆的属性和特点出发采用图文形式进行讲解并用JavaScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文? 堆属性 堆分
如果针对一个未排序的数组,如果想要找出最小值,一个简单的方法就是先排序,再取第一个值。比如:
选择排序是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下:在未排序序列中找到最小(大)元素,交换到起始位置,该元素为已排序序列的起始元素,继续在剩余未排序元素中找到最小(大)元素,交换到未排序序列起始位置,重复第二步,直到所有元素均排序完毕。
插入排序,又叫直接插入排序。实际中,我们玩扑克牌的时候,就用了插入排序的思想。 基本思想: 在待排序的元素中,假设前n-1个元素已有序,现将第n个元素插入到前面已经排好的序列中,使得前n个元素有序。按照此法对所有元素进行插入,直到整个序列有序。
np.arange(begin,end,step):生成一个从begin到end-step的步长为step的一维数组,其中begin(默认0),step(默认1)可省略
已知一个长度为 n 的数组,预先按照升序排列,经由 1 到 n 次 旋转 后,得到输入数组。例如,原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到: 若旋转 4 次,则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2] 若旋转 7 次,则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7] 注意,数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。
计数排序需要根据原始数列的取值范围,创建一个统计数组,用来统计原始数列中每一个可能的整数值所出现的次数。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
两个for循环里的条件判断都是<=n,处理都是++ 第一层循环执行次数是n,第一层下第二层循环是n-2^i^ 所以是O(n^2^)
对于二分题,其实就是设定一个中间值 mid, 然后通过这个值进行一个判断 check(mid), 通过这个函数的返回值,判断将不可能的一半剪切掉;
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