快速排序用分治策略对给定的列表元素进行排序。这意味着算法将问题分解为子问题，直到子问题变得足够简单可以直接解决为止。
快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。 注意： 快速排序不一定是最快的排序方法，这取决于需要排序的数据结构、数据量。不过，大多数情况下，面试官和工作场所用它的概率也是相对较高的，所以我们应该花时间把它学透彻。
冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
在这里我们可以遍历一次同时找到最小元素和最大元素，对应放到相应的位置， 基本代码如下：
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
排序与搜索 排序算法（英语：Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。 排序算法的稳定性 稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，在排序过的列表中R也将会是在S之前。 当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定性并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。 (4, 1) (3, 1) (3, 7)（5, 6） 在这个状况下，有
在Java里面常用的util有：String [],int [],ArrayList,Vector,CopyOnWriteArrayList等。及可以同过一维数组[]自己实现不同逻辑结构的Util类。而ArrayList封装了一些[]的基本操作方法。ArrayList和Vector的区别是:Vector是线程安全的，方法同步。CopyOnWriteArrayList也是线程安全的但效率要比Vector高很多。
数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构。
这两种递归排序算法的思想都是将排序问题拆分为更小规模的子问题，然后递归求解，并通过合并或分区操作将子问题的结果合并成最终的排序结果。
上一篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡、插入和选择三个排序方式，它们只适合在数据规模比较小的时候，接下来要说的是两个时间复杂度为O(nlogn)的算法，归并排序和快速排序，它们比较适合在大规模数据的时候使用，相比于前面的三个算法就更加常用。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己在这块确实很弱，需要大补（残废了一般）。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、桶排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：
计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
https://blog.csdn.net/qq_32799165/article/details/87878876
查看CPU相关命令 #限制某个线程的cpu使用率 sudo cpulimit -p pid -l 50 ps -eo %cpu,args | grep -m1 PROCESS | awk '{print $1}' #将当前进程按照memory和cpu排序 ps aux --sort=%mem,%cpu #按照cpu使用率排序 ps -e -o pcpu,cpu,nice,state,cputime,args --sort pcpu | sed "/^ 0.0 /d" #查看当前系统的物理cpu个数 g
一个算法只是一个把确定的数据结构的输入转化为一个确定的数据结构的输出的function。算法内在的逻辑决定了如何转换。
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
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我们都知道，算法是解决实际问题的步骤，是前人智慧的结晶。那么为什么会有快速排序呢？这就需要了解下传统排序算法的缺点。传统的排序算法有冒泡排序、选择排序和插入排序。它们的共同点就是两两比较，算法的时间复杂度高达 O(n^2)，不适合大规模排序。我们接下来来看下时间复杂度仅为 O(nlogn) 的快速排序算法，它用到了分治思想，非常巧妙。
从第一个数据开始，依次比较相邻元素的大小。如果前者大于后者，则进行交换操作，把大的元素往后交换。通过多轮迭代，直到没有交换操作为止。冒泡排序就像是在一个水池中处理数据一样，每次会把最大的那个数据传递到最后。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在捣鼓操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的失业人员。数据结构和算法我已经学了有一段日子了，最近也开始在刷 LeetCode 上面的题目了，但是自己感觉在算法上还是 0 ，还得猛补啊。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
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几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。
快速排序是一种常用的优雅的排序算法，它使用分而治之的策略。 那么分而治之（D&C）是一种怎样的策略呢？ 分而治之 分而治之（D&C）的要点只有两个： 找出简单的基线问题 确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件 D&C不是一种解决问题的算法，而是一种解决问题的思路。比如看下面这个例子： 这是一个数字数组： 你需要将这些数字相加，并返回结果。使用循环可以很轻松地解决这个问题： def sum(arr): """一个数组元素相加的循环""" total = 0 fo
快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
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。
上一章我们已经实现了快速排序，在数据理想化的情况下，上一章的快排性能确实也不错，但如果数据比较极端的，快排的O(nlogn)就不太稳定了，本章将介绍几种快排应对极端数据下优化方案；以及介绍partition操作延伸出来的快速选择算法在解决top K问题时高效。
为了便于理解，本文从常用操作和概念开始讲起。虽然已经尽量做到简化，但是涉及到的内容还是有点多。在面试中，Linux 知识点相对于网络和操作系统等知识点而言不是那么重要，只需要重点掌握一些原理和命令即可。为了方便大家准备面试，在此先将一些比较重要的知识点列出来：
Linux每日一令：pwd查看路径 Linux每日一令：in -s L/P目录文件软链接 Linux每日一令：cd进出路径 Linux每日一令：ls命令 点击查看 Linux每日一令：mkdir 点击查看 Linux每日一令：rmdir 点击查看 Linux每日一令：上传下载文件命令rz、sz
在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。每一趟排序后的效果都是讲没有沉下去的元素给沉下去。
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。
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
递归指的是在函数（方法）的定义中使用函数（方法）自身的方法。 举个例子： 从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？“从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？‘从前有座山，山里有 …
实验方法：随机生成1000条（0-999）整数数据。分别对其在不同数据量进行排序10次。统计平均时间。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记，详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来，我做修改。
需求：分别用 冒泡排序法，快速排序法，选择排序法，插入排序法将下面数组中 的值按照从小到的顺序进行排序。
相信很多友友在笔试或者面试的前，如果遇到排序的问题，心中就在想，就是那样那样。可是，一到面对的时候，总是心里一咯噔，沃擦，我怎么说不上来了？本文我会把自己如何快速学习排序的过程分享出来。
数据结构章节暂时告一段落，从这一章节开始算法之旅。首先从排序开始，排序作为最基础的算法，一点也不简单，写一个快排、堆排、归并排序在大厂面试中并不罕见，或者某些题目就需要使用某些排序的思想来解决，这也就是为什么要学习排序。当然最重要的是学习它的思想，例如快排的partition操作，快排和归并排序的分治思想，以及排序的性能优化，又或者O(n²)的排序也并非一无是处等。本章将手写五种常见排序算法，它们包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、(堆排序第七章已介绍)，理解它们的优缺点，从而能在合适的场景使用恰当的排序算法。
开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。大多数时候我都不愿意自己去搜索解决，但有的时候我又会无论如何都自己去
许多人都说算法是程序的核心，一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣。作为一个初级phper，虽然很少接触到算法方面的东西 。但是对于冒泡排序，插入排序，选择排序，快速排序四种基本算法，我想还是要掌握的。
排序是每个软件工程师和开发人员都需要掌握的技能。不仅要通过编程面试，还要对程序本身有一个全面的理解。不同的排序算法很好地展示了算法设计上如何强烈的影响程序的复杂度、运行速度和效率。一起看一下前6种排序算法，看看如何在Python中实现它们。
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