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【模板小程序】2~62位非负数任意进制转换

进制转换的符号表为[0-9a-zA-Z],共61个字符,最大可表示62进制。 思路是原进制先转换为10进制,再转换到目标进制。 疑问:   对于负数,有小伙伴说可以直接将符号丢弃,按照整数进行进位转换,最后再将负号补回来,我认为这种做法是不对的。    正确的做法是:考虑好按照16位(short)还是32位(int)抑或64位(long long),先求出二进制补码(这时候就正负数就统一了),将二进制数转换为十进制后在转换为其他进制(如果有小伙伴知道如何直接将二进制转换为任意进制的方法可以留言告诉我 #include <iostream> 2 #include <string> 3 #include <cmath> 4 using namespace std; 5 6 //将任意字符转换为十进制 =decNum % obj; 59 strTmp=convertToDec(tmp)+strTmp; 60 decNum/=obj; 61 } 62

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基数排序

假设对0~10^6-1的1000个整数进行排序,使用基数排序r=10^6的排序方法相当于直接对数使用箱子排序。 使用基数r=1000的排序方法,其过程如下: (1)采用每个数的最低3位数字进行排序,令range=1000; (2)对(1)的结果按倒数次3位(即倒数第4到第6位)数字进行排序。 若使用基数为r=100的排序方法,则需要三次箱子排序,每次针对两位数字。 每次箱子排序需要1200个执行步,总的执行步数为3600.如果使用基数为r=10的排序方法,则要进行6次箱子排序,每次针对一位数字,总的执行步骤数为6*(10+1000+10)=6120.对于本例,基数 10000)/100; (x%1000000)/10000; …… 对于一般的基数r,相应的分解式为: x%r; (x%r^2)/r; (x%r^3)/r^2; …… 当使用基数r=n对

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    基数排序

    前言 基数排序的排序原理不难理解,但是在算法设计上,个人感觉还是比那些常见的排序要难的,耐心慢慢一步步理解,还是比较容易看懂的,注意基数排序有两种,一种是高位优先,一种是低位优先,在这里我只讲低位优先, 时间复杂度 基数排序的时间复杂度为O (nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数 排序原理 排序数字为16,21,5,49,33,456,327,56,65,234 这是我测试的实例数字,下面有源程序

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    基数排序

    基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些 “桶”中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O (nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法 方法:最高位优先

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    基数排序

    简介 基数排序属于非比较排序算法类,故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制。基数排序对排序关键字的最低数位到最高数位中的每一数位采用其他排序算法进行排序。 基数排序时间复杂度可以达到 (这中情况下对每一数位采用的排序算法为计数排序)。其中, 为待排序序列的排序关键字每一数位的最大范围,ddd 是排序关键字的数位数目。 基数排序是稳定的,其原址性取决于对每一数位所使用的排序算法的原址性。 2. 而基数排序则是将排序关键字的每一数位对应每一个关键字,高数位对应高优先级关键字,低数位对应低优先级关键字,然后采用自底向上的思想对每一数位进行排序。 基数排序一般采用计数排序对每一数位进行一轮排序,这样时间复杂度就是线性的,为 ;由于计数排序是非原址的,所以如此实现的基数排序也是非原址的,且空间复杂度取决于一轮计数排序所需的空间复杂度(故适用性比计数排序广

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    基数排序算法

    基数排序算法是基于数据的每一位来排序,基数排序也适用于正整数排序。正整数每一位都是从0~9, 这个顺序是天然的。因此可以利用这种自然的序列进行排序。 基数排序的关键点: 基数排序适用于对正整数进行排序。 需要从低位开始。从高位开始也可以,复杂度会增加。 举例说明一下基数排序的过程: 以数组61, 71, 14, 30, 18 为例 首先看个位,按顺序进行排序分成(30),(61,71),(14),(18) 四组。

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    10.6 基数排序

    01 基数排序 1、基数排序(Radix Sorting)是和前面几篇文章所述各类排序方法完全不相同的一种排序方法。 2、实现排序主要是通过关键字间的比较和移动记录这两种操作,而实现基数排序不需要进行记录关键字间的比较。 3、基数排序是一种借助多关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。 4、基数排序是借助“分配”和“收集”两种操作对单逻辑关键字进行排序的一种内部排序方法。 5、有的逻辑关键字可以看成由若干关键字复合而成。 6、早在计算机出现之前,利用卡片分类机对穿孔卡上的记录进行排序就是用的链式基数排序。 如果您觉得本篇文章对您有作用,请转发给更多的人,点一下好看就是对小编的最大支持!

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    基数排序

    基数排序(Radix sort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。比较官方地说,基数排序是一种基于多关键字的排序。 基数排序具体过程如下: 将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。 然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这个排序并非比较大小,而是将对应的数字放置在其对应的桶中。 下面给出图示,帮助理解基数排序的过程。 ? if (num > maxNum) maxNum = num; int maxOrder = maxOrder(maxNum); // 比较序列中最大数的位数 // 基数排序分为分配过程和收集过程两大步

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    排序算法-基数排序

    排序算法-基数排序 <?php /** * php算法实战. * * 排序算法-基数排序 * * 分为两种LSD,MSD * * LSD: * 从个位开始,把当前位的数放到0~9对应的桶子中,直到最高位为止 * 适合位数较短 * * MSD: * 从最高位开始,不立即合并,再在桶中以下一位建立子桶,直到建立了最低位桶为止 * 适合位数较多 */ /** * 基数排序 * * Least Significant Digit first $tmp); unset($v); unset($arr); ++$splice; } return $value; } /** * 基数排序

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    基数排序python实现

    基数排序python实现 基数排序 基数排序(英语:Radix sort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。 由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。 所以基数排序的原理就是,先排元素的最后一位,再排倒数第二位,直到所有位数都排完。 具体代码 这里将列表进行基数排序,默认列表中的元素都是正整数 def radix_sort(s): """基数排序""" i = 0 # 记录当前正在排拿一位,最低位为1 max_num 345345], [], [], [], [], [], []] [1, 4, 5, 7, 23, 45, 67, 78, 99, 334, 345, 3453, 23424, 345345] 总结 基数排序不仅仅只能排正整数

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    Leetcode 62 Unique Paths

    A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in th...

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    7.5.2 基数排序

    基数排序是一种很特别的排序方法,它不是基于比较进行排序的,而是采用多关键字排序思想,借助“分配”和“收集”两种操作对单逻辑关键字进行排序。 基数排序又分为最高位优先(MSD)排序和最低位优先(LSD)排序。 以r为基数的最低位优先基数排序的过程: 假设线性表由结点序列a0,a1,……an-1构成,每个结点aj的关键字由d元组[{ k((d-1j),k(d-2,j),……,k(1,j),k(0,j) }组成, 时间效率:基数排序需要进行d趟分配和收集,一趟分配需要O(n),一趟收集需要O(r),所以基数排序的时间复杂度为O(d(n+r)),它与序列的初始状态无关。 稳定性:对于基数排序算法而言,很重要一定是按位排序时必须是稳定的,因此,这也保证了基数排序保持稳定性。

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    排序算法 --- 基数排序

    一、排序思想 基数排序是桶排序的扩展,它将所有待排序的数值统一为同样的数位长度,数位较短的前面补0,然后从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低为排序一直到最高位排序完成后,待排序列就有序了。 没错,就是这样,所以,基数排序中,我们要做的就是每一轮都用计数排序就好了。 二、代码实现 以下代码就是基于计数排序实现的,网上的一些基数排序教程可能会用二维数组来表示桶,这样容易理解,但是非常浪费空间。

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    # 基数排序(支持负数)

    # 基数排序(支持负数) # 原理 将无序集合按照个位数大小排序,再按照10位数大小排序,依次增高位数,直到某个位数大于最大数的位数时结束排序。 deep//(deep//10) maxItem = inputArr[tempIndex] % deep//(deep//10) # py中负数求余会被转换成正数

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    基数排序是什么?

    概念 基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些 “桶”中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O (nlog®m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。 基数排序是一种很特别的排序方法,它不基于比较和移动进行排序,而基于关键字各位的大小进行排序。基数排序是一种借助多关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。

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    Python实现基数排序

    一、基数排序简介 基数排序(Radix Sort)是一种非比较型的排序算法,与桶排序的思想相似,对数据进行分桶和合并。 基数排序将数据按位进行分桶,然后将桶中的数据合并。 基数排序除了用于对整数进行排序,也可以用于对浮点数、字符串进行排序。 基数排序可以分为最高位优先法和最低位优先法,两种方法的结果相同。 以个位数进行分桶和合并完成,第一轮基数排序结束。 ? 9. 第一轮基数排序已经对个位数进行了排序,得到了一个新的列表。 四、基数排序的时间复杂度和稳定性 1. 所以基数排序是一种稳定的排序算法。

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    基数反馈 (Cardinality Feedback)(一)

    概述 本文将介绍在11gR2的版本上推出了基数反馈(Cardinality Feedback 以后简称CFB)功能,通过这个特性, 对于某些查询在第一次执行时,如果CBO发现根据统计信息估算出的基数( Computed cardinality)和SQL执行时的实际值差距很大的情况发生时, 在SQL下次执行时,会根据实际值调整基数,重新生成执行计划。 本文是基数反馈 (Cardinality Feedback)的第一部分主要介绍当基数反馈 (Cardinality Feedback)无效时的状况: 例子1(CFB无效) 首先我们在10.2.0.5的环境中也就是 但实际实际访问行数(A-Time:87),因此由于预估基数不准,很有可能导致选择的执行计划不是最优的。 6.我们再多次执行相同的SQL文。 总结 本文是基数反馈 (Cardinality Feedback)的第一部分,主要介绍基数反馈 (Cardinality Feedback)的概述和当CFB无效时的状况例子。

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    【Wikidata】维基数据详解

    【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。 你听说维基数据吗? 可能你最先想到维基百科 - 这并没有错。 Wikidata也是维基媒体基金会的一个项目。 可用的数据 ---- ---- 像维基百科一样,维基数据中存储着各种数据。因此,当你正在寻找特定数据集或想要回答一个奇怪的问题时,可以先去维基数据找找。 维基数据的优点和缺点 ---- ---- 维基数据有一些特点: • 它是一个自由开放的知识库,可以被人类和机器阅读和编辑 • 包含各种数据类型(例如文本,图像,数量,坐标,地理形状,日期) • 它使用SPARQL 如何查询维基数据中的数据? ---- ---- 要从维基数据中获取数据,只需使用三元组(如上所述)来编写SPARQL查询。 请注意,我们使用特定的标识符来定义正确的关系和项目: SELECT ?

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    动画:什么是基数排序?

    答案就是今天要讲的 基数排序(Radix Sorting) 。 基数排序的总体思想就是从待排序数组当中,元素的最低有效位到最高有效位 逐位 进行比较排序;此外,基数排序使用计数排序作为一个排序的子过程。 取多少的时候基数排序的时间复杂度才能变成线性呢? 当 的时候, ,基数排序的时间复杂度就变成了 ,线性时间复杂度。 对于元素的跨度(范围)比较大的数组而言,基数排序的运行时间可能比快速排序要好。但是对于基数排序而言,其渐近时间复杂度中隐含了更高的常量因子,并非完全的线性;而快速排序更有效地利用硬件缓存,提高其效率。 但是基数排序解决我们最开始所提出的问题,当数据范围在 1 到 时,计数排序的复杂度将变为 量级,而基数排序依旧可以在线性时间进行排序!

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    基数反馈 (Cardinality Feedback)(二)

    概述 本文为基数反馈(Cardinality Feedback 以后简称CFB)功能的第二部分,主要介绍CFB有效时的状况例子,以及CFB处理流程。 关于CFB无效时的状况例子,以及CFB概述请参考前篇文章: 基数反馈 (Cardinality Feedback)(一) 例子2(CFB有效) 下面我们在11.2.0.4的环境中也就是CFB有效的情况下 10.2.0.5环境一样,由于访问条件(“MIN_PRICE”<40 AND “LIST_PRICE”<50)的影响,优化器认为PRODUCT_INFORMATION表的预估行数(E-Rows)为1,优化器基于预估基数在选择表 (USE_FEEDBACK_STATS列是在11.2.0.4 的版本上新追加的列,用于标示当根据统计信息估算出的基数(Computed cardinality)和SQL执行时的实际值差距很大时,下次执行时重新生成执行计划 因此,优化器基于调整后预估基数在选择表PRODUCT_INFORMATION和ORDER_ITEMS结合的最优执行计划时,选择了HASH JOIN的结合方式,从而更有效的执行了SQL文。

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