Java里面的结构体可以靠class来实现，如果相对结构体进行排序，需要写一个接口，class 自定义的名字 implements Comparator。...= 0) return a.x - b.x; else return a.y - b.y; } } Arrays.sort(s,0,n,new cmp()); 对s数组排序
:28 * @Description：用数组模拟队列 */ public class Queue { //队列最大长度 private int maxSize; //存放数据的数组...，此时即使实际上有空闲空间也无法往里面添加数据了。...如果要解决这个问题，可以这样改进： 当入队的时候进行一次判断，如果尾指针已经移动到maxSize-1的位置，并且头指针不在-1位置，也就是队列仍然还有空位，就触发一次数据迁移。...打个比方，如果队列长度为6，现在头指针在3，尾指针在5，触发数据迁移后下标3-5的数据移动到0-2去，然后把头指针移到0，尾指针移到2。...基于这个逻辑，只需要改变一下addQueue()入队方法即可： /** * 入队 * @param item 入队元素 * @return */ public int addQueue(Object
作者 ：“大数据小禅” 文章简介：本篇文章使用的语言是Java ，实现了选择排序 选择排序 1.选择排序基本介绍 2.选择排序的排序思想 3.选择排序的排序过程 4.选择排序代码实现 1.选择排序基本介绍...选择式排序也内部排序法，是从想要进行排序的数据中，按指定的规则选出某一元素，再依规定交换位置后达到 排序的目的。...它的基本思想是：第一次从 arr[0]~arr[n- 1]中选取最小值， 与 arr[0]交换，第二次从 arr[ 1]~arr[n- 1]中选取最小值，与 arr[ 1]交换，第三次从 arr[2]~...[n- 1]中选取最小值， 与 arr[n-2]交换，总共通过 n- 1 次，得到一个按排序码从小到大排列的有序序列。...4.当遍历到数组最后，就得到本轮的最下数和下标 5.与数字进行交换 原始数组： [1, 2, 4, 5, 12] 第一次排序后：[1, 5, 2, 12, 4] 第二次排序后：[1, 2,
持续更新，采用python进行演示，排序算法篇，包含冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，归并排序，快速排序。 数据与算法 1：数据结构：数据结构是一种特定的计算机储存，组织数据的方式。...越强大的计算机 ------>越复杂的数据结构 2：抽象的数据类型（ADT）：数列，列表树，表格… 对于某一类型的户数或者是某一个数据集的描述以及对该数据的各种操作。...ADTs拥有干净的接口，其具体的实施细节是封装起来的 算法 算法：算法是能够在有限时间内解决一系列问题的清晰指令 效率 1：时间 2：空间 目标 1：能够识别程序要求的功能以解决当前的任务 2：设计能够高效解决此任务的数据结构与算法...3：评价该方案的效率和正确性 思路 分析时间复杂度空间复杂度 排序算法 排序算法：是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。...一个数组，通过循环的控制，将第一个数字与第二个数字进行比较，如果第一个数字比第二个数字大，那么久交换位置，直到将数组的全部数字比较完。这个时候数组的最后一个数字就是这个数组对打的数字。
： 冒泡排序是一种非常容易理解的排序 时间复杂度： O(N^2) 空间复杂度： O(1) 稳定性： 稳定 1.2 快速排序 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为...，发现与二叉树前序遍历规则非常像，我们可以参照二叉树前序遍历（如有疑问请参考：【数据结构和算法】— 二叉树（3）–二叉树链式结构的实现（1））规则即可快速写出来，后序只需分析如何按照基准值来对区间中数据进行划分的方式即可...1.4 快排非递归版 根据递归版快排的特性，相当于二叉树的前序遍历，那么我们便可利用栈后进先出的特性，来模拟递归并实现排序，栈的实现还请参考：【数据结构和算法】— 栈。...归并排序核心步骤： 归并排序 动态演示： 2.1.1 递归版 递归版的归并排序，逻辑上与二叉树的后序遍历十分相似。...两种排序的非递归写法，本质上与二叉树遍历极其相似。区别在于快速排序的非递归相当于二叉树的前序遍历，可以利用栈后进先出的特性来实现；而归并排序相当于二叉树的后序遍历，只能用循环来模拟实现。
内部排序： 数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序： 数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。...此处的排序便是由排序算法实现，下面将对不同的排序算法进行剖析。 1.3 常见的排序算法 下面将基于c语言，对以上七种排序逐一实现。...希尔排序的时间复杂度不好计算，因为gap的取值方法很多，导致很难去计算，因此在好些书中给出的希尔排序的时间复杂度都不固定： 《数据结构(C语言版)》— 严蔚敏 《数据结构-用面相对象方法与C+...实际中很少使用 时间复杂度： O(N^2) 空间复杂度： O(1) 稳定性： 不稳定 3.2 堆排序 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。...因为之前已经介绍过了，所以这里就不多讲了，详细请参考：【数据结构和算法】—二叉树（2）–堆的实现和应用 直接选择排序的特性总结： 堆排序使用堆来选数，效率就高了很多。
C语言与数据结构指北 写作背景 现在是2022年4月16日11点33分，还没吃午饭，我又emo了，望着王道数据结构长长的进度条，是不是来不及了。...warning：本文不是基于408的考试大纲，而是基于某211的考试大纲。 废话不多说，开始吧！...数据类型丰富 具有if…else\while等这些结构化的控制语句 语法限制不严格，强调灵活性。比如：对数组下标越界不作检查等等。...非数值运算包括的面十分广泛,最常见的是用于事务管理领域例如对一批职工按姓名排序、图书检索、人事管理和行车调度管理等。 不过不是随便写一些语句就是算法，算法具有以下特性： 有穷性：步骤是有限的。...谭浩强还提到了N-S流程图： 结构化程序设计方法 为了得到结构化的程序，我们需要使用这些方法： 自顶向下 逐步细化 模块化设计 结构化编码 C.3 数据类型、运算符与表达式 … 后续会继续更新
一.前言 如果数据量过大的话，不断递归就会出现栈溢出的现象，这个时候你的代码是没问题的，但就是跑不起来，这个时候就要把递归改成非递归。...一般有两种改法： 1.直接改，利用循环等； 2.借助栈的辅助。 而快速排序的非递归实现方法就需要借助栈的辅助。...二.非递归实现 通过观察我们发现，每次递归调用传过去的是一个数组和一个区间，数组自不用说，这个区间就是我们的突破点； 也就是说我们只要想办法在循环的时候拿到本次要排序的区间就行了，那要怎么做呢？...借助数据结构：栈，栈具有后进先出的特性，借助这个就能很好的解决问题。 1.首先要先把 left 和 right 入栈，这样栈此时就不为空，然后开始循环。...2.取出栈顶的两个数据，分别赋给 begin 和 end ，注意在这之后要pop掉取出的数据； 3.然后就是快排的逻辑，有三种方法，哪种都可以； 如果不清楚这三种方法的话，请点击：快速排序的三种实现方法
今天我们来看看有没有更快捷的排序方法？ 正文 桶排序 原理： 将需要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序，排序完成，再将每个桶的数据都取出来，组成新的有序的数据。 ...假如我们有30G的数据，内存只有8G，怎么办，我们可以使用桶排序的思想，将30G的数据分成6份，每个桶数据都足够在内存中运行，依次排好序然后合并，就都是有序的。...，如果数据范围k比要排序的数据n大太多就不适合用计数排序了。 ...2.只能给非负整数排序。所以在给其他数据类型排序时，需要转换为非负整数。 解答开题： 计算排序就像是桶排序的一种特殊排序。...当排序数据为n时，所处的范围并不大的时候，比如最大值是k，我们就将数据分为k个桶。这样就剩去了桶内排序； 如何通过成绩高效的排序出名次？
它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...同时，像Scikit-learn这样的机器学习库，则提供了丰富的机器学习算法，可以帮助我们构建预测模型，从数据中提取出更深层次的信息。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
今天和大家分享的是我系统学习的第一大类算法：排序算法，以前我在写博客的时候总会说：排序算法是我的初恋，所以我的印象很深。...今天展示 6 种排序算法：选择排序、冒泡排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序。 1. 选择排序 每一轮 选 出最小的元素交换到数组的前面。...其实这种插入方式更像「插入排序」本来的样子，《算法导论》上的图更形象。 《算法导论》第 2.1 节 插入排序 插入排序有个很重要的特点：数组接近有序的时候，插入排序可以很快完成。...「接近有序」的意思是：每个元素和它排序以后最终所在的位置不远。 4. 希尔排序 希尔是计算机科学家的名字，所以希尔排序就得换一个名字来记。 希尔排序是 「分组插入排序」 或者 「带间隔的插入排序」。...第 3 轮：把下标间隔为 1 的元素分成一组，其实就是标准的插入排序。 提示：「归并排序」和「快速排序」是理解「递归」的很好的学习材料，它们都是「分治思想」的应用。
一.基本思想 任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止...，则left先走，找比arr[keyi]大的，right后走，找比arr[keyi]小的，然后right与left交换； 当left和right相遇时，结束循环，最后交换arr[keyi]和arr[...在面对有序或是接近有序的情况下，快速排序的效率不高，是O(N^2)，那要怎么解决这个问题呢？...既然对有序或是接近有序的不行，那我们就打乱它的顺序，这里有两种方法： 1.通过生成区间内的随机下标，让keyi与randi的数据交换，这样就打乱了原来的顺序； 2.三路取中法。...= midi) Swap(&arr[left], &arr[midi]); 六.快速排序的特性 1. 快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的，所以才敢叫快速排序 2.
排序顾名思义就是想办法让全部数据有序为止；排序需要经过以下两个基本步骤： 比较两个数据项 交换两个数据项或复制其中一项 完成排序需要循环执行以上两个步骤，循环的次数和快慢决定这排序的时间复杂度（大O表示法...简单排序主要有以下三种： 冒泡排序 什么是冒泡排序 冒泡排序就拿其中一个数据项与剩下的数据项比较，比较出最大的一项放在最右边，循环重复，知道所有数据项都排序完成。...选择排序 什么是选择排序 选择排序针对冒泡排序进行改良的算法，从最左边位置开始，比较选择出最小的数据项，将最小的数据项交换放在最左边的位置，依次循环，这样最左边的数据项就有序了，就不需要再进行比较了，将交换的次数降低到...时间复杂度还是O(N^2),算法也比较简单，但是交换次数降低为O(N)，比冒泡排序提高了效率， 插入排序 什么是插入排序 插入排序利用局部有序的思想，从左边开始，腾出一个位置，腾出的数据项就作为比较对象...时间复杂度还是O(N^2)；当数据存在局部有序的情况下，插入排序比选择排序还要快，但是如果数据全都都是逆序的情况下，插入排序就跟冒泡排序的效率就不分仲伯了。
归并排序 归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。...然后再比较，知道一个数组为空，最后把一个数组的剩余部分复制过来即可 文章目录 归并排序 基本实现 这个就是归并算法的思想：把一组元素一直拆分到只有一个子元素，之后开始合并，通过Left与Right...进行排序。...7.右边继续采用相同的方式，的得到两个部分，之后现在对于整个序列来说就只有两个部分了。 ? 8.按照上面相同的方式对两个绿色框的数据进行合并。...依旧是左边的游标Left，右边的右边Right对比。得到了一个有序的数列 ? 这个就是归并算法的思想：把一组元素一直拆分到只有一个子元素，之后开始合并，通过Left与Right进行排序。
今天博客的内容依然与图有关，今天博客的主题是关于拓扑排序的。...拓扑排序是基于AOV网的，关于AOV网的概念，我想引用下方这句话来介绍： AOV网：在现代化管理中，人们常用有向图来描述和分析一项工程的计划和实施过程，一个工程常被分为多个小的子工程，这些子工程被称为活动...一、AOV网与拓扑排序 本篇博客我们先聊一下AOV网和拓扑排序的关系，下方是我们列举的一个非常简单的例子，当然下方的这个图就是一个简单的AOV图，麻雀虽小，五脏俱全。...拓扑排序实现是依赖于栈与队列的数据结构，栈用来暂存那些入度为0的结点，而队列负责存储已经生成的拓扑序列。因为前几篇关于图的博客，我们都使用了相同的图结构。...栈中存储的数据类型是我们邻接链表的结点。具体代码如下所示。 ? 下方则是我们存储拓扑序列的队列，当然也是基于Array的简单封装。 ? 2.有向图的构建 接下来我们来创建我们的有向图。
一.堆排序 我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢...堆排序就能很好解决上述问题，堆排序的时间复杂度是O(logn)，也没啥限制条件，可以实现高效排序。...，将其与最后一个数据交换，然后这个数据就不需要动了，为了保持它是个大堆，让它的前 end-1 个元素向下调整，然后end--，当 end<=0 时就结束循环。...用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素； 3.将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。...我们可以从文件中读取数据，这样的实用性更高些； 假设找的是最大的前k个数据，所以建小堆； 具体： 1.创建一个k个元素的数组，模拟建堆，从文件中读取k个数据存入数组中； 2.从文件中取数据与数组的第一个元素比较
2，拓扑排序的算法解析 （1）数据结构设计 AOV网图的存储采用邻接表的形式进行存储。关于邻接表存储，我在《数据结构与算法（十二）——图结构初探》中做过详细介绍，这里不再赘述。...但是顶点活动网的线性表存储与一般的网图的线性表存储的结构的不同点在于，在顶点活动网的线性表结构设计中，关于顶点结构，除了有顶点值、边表指针这两个要素之外，还需要有一个“入度”的要素，如下图所示： 这里的...（2）遍历拓扑排序之后的顶点数组topoStack，该数组是一个栈结构，处于栈顶的顶点元素是拓扑排序的最后一个顶点，在AOE网中即汇点。...那么各个顶点事件的最晚发生时间ltvs应该怎么去求呢？ 前面我们说到，拓扑排序之后获取到的顶点数组topoStack是一个栈结构，处于栈顶的顶点元素是拓扑排序的最后一个顶点，在AOE网中即汇点。...etvs数组中最大的那一个元素 （2）遍历拓扑排序之后的顶点数组topoStack，该数组是一个栈结构，处于栈顶的顶点元素是拓扑排序的最后一个顶点，在AOE网中即汇点。
字符串或者List，单列排序或者多列排序 ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列 inplace：是否修改原始DataFrame 2 inplace...参数理论理解 当 inplace = False 时，返回为修改过的数据，原数据不变。...3 inplace参数实例驱动理解 有一后缀名为 .xlsx 的 Excel 文件，现要对其中收录的数学成绩表按 “score” 高低排序。...3.1 inplace = True 简单理解，就是当 inplace=True 时，直接在原数据上修改： 原本按照 序号 排列的 score_value 已变为按照 score 排列的新 score_value...3.2 inplace = False 这样一对比就很明显了，当 inplace=False 时，原数据不变，想要查看新排序后的数据，需要赋值给一个心得变量然后输出： 原本按照 序号 排列的 score_value
前言 在数据排序的算法中，不同数据规模应当使用合适的排序算法才能达到最好的效果，如小规模的数据排序，可以使用冒泡排序、插入排序，选择排序，他们的时间复杂度都为O（n2），大规模的数据排序就可以使用归并排序和快速排序...归并排序的性能分析 1.归并排序是一个稳定的排序算法：在合并的过程中，如果A[p...q]和A[q+1...r]之间中有相同的元素，先把A[p...q]中的元素放入tmp数组。...递归代码的空间复杂度并不能像时间复杂度那样累加、尽管每次合并操作都需要申请额外的内存空间，但在合并完成之后、临时开辟的内存空间就被释放掉了、临时内存空间最大也不会超过 n 个数据的大小 快速排序的原理... 如果要排序数组中下标从p到r之间的一组数据，我们选择p到r之间的任意一个数据作为pivot（分区点），遍历数据，见小于pivot的放在右边，大于pivot放在左边。...这样数组就分成了三部分，用递归排序下标从 p 到 q-1 之间的数据和下标从 q+1.到r之间的数据，直到区间缩小为1，说明数据都有序 快速排序的时间复杂度为O（1）：在排序过程中，假如遇到需要移动数据的
本文由图雀社区认证作者 神奇的程序员 写作而成，图雀社区将连载其前端学习数据结构与算法系列，点击阅读原文查看作者的掘金链接，感谢作者的优质输出，让我们的技术世界变得更加美好前言 当面试官问你什么是排序算法...特点 从序列的末尾开始比较相邻两个数字的大小 如果比较的数据比左边相邻的数据小，则左移当前比较的数据。 直至当前比较数据的位置等于当前比较次数时，则一轮结束。...完成后，将6与相邻的数字4进行比较，6>4,故不交换位置 完成后，将4与相邻的数字8进行比较，4<8,故交换位置 重复同样的操作进行比较，直到当前比较的值到数据的最左边为止。...不断对数字进行交换，直到当前比较的数字到了最左边，无相邻数据可比较，序列中最小的数字就会移动到最左边。 继续下一轮排序，从数据的末尾继续进行比较，直到比较到数据的第2个位置为止。...当比较到数据的左边第2个位置时，序列中第2小的数字也就到达了指定位置。 重复上述操作，直到当前比较的数字的位置为当前比较的次数，即排序完成。
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