上一篇文章咱们已经聊过「 冒泡排序 」和「 插入排序 」了,今天我们来看一看「 选择排序 」。「 选择排序 」虽然在实际应用中没有「 插入排序 」广泛,但它也是我们学习排序算法中必不可少的一种。「 冒泡排序 」和「 插入排序 」都是在两层嵌套循环中慢慢比较元素,不停的调整元素的位置。而「 选择排序 」就比较直接了,属于不出手则已,一出手,相应的元素就必须要到位,元素的位置就不会再变了。
算法简介 选择排序就是找到数组中最小元素将其和数组第一个元素交换位置,然后在剩下的元素中找到最小元素并将其与数组第二个元素进行交换,以此类推,直至整个数组排序结束。 算法描述 找到数组中最小元素并将其
“给定一个排序好的整数数组和一个目标值,在数组中找到目标值,返回其索引。如果目标值不存在数组中,就将目标值插入数组中按顺序的正确位置中。”
二分查找算法,也称为折半查找算法,是一种在有序数组中查找特定元素的高效算法。它的基本思想是将查找的区间逐渐缩小,直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。
给定一个长度为N的数组,给定一个长度为N的数组,找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续,但是顺序不能乱)。例如:给定一个长度为6的数组A{5, 6, 7, 1, 2,8},则其最长的单调递增子序列为{5,6,7,8},长度为4。
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选择排序(Selection Sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下,首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。选择排序无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。
这个题目是要对给定的值在数组中找到合适的插入位置,而且数组是有序的。
要设计一个 O(nlgn) 时间的算法来求一个 n 个数的序列的最长单调递增子序列,我们可以使用动态规划结合二分查找的方法,也就是经典的“最长递增子序列”(Longest Increasing Subsequence, LIS)问题。
选择排序(Selection Sort)的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录,并将该记录作为已排序部分的最后一个记录(考虑升序排列的情况)。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组:
在计算机科学中,算法分析是非常关键的部分。找到解决问题的最有效算法非常重要。可能会有许多算法能够解决问题,但这里的挑战是选择最有效的算法。现在关键是假如我们有一套不同的算法,应该如何识别最有效的算法呢?在这里算法的空间和时间复杂度的概念出现了。空间和时间复杂度是算法的测量尺度。我们根据它们的空间(内存量)和时间复杂度(操作次数)来对算法进行比较。
数组是最常用的数据结构,创建数组必须要内存中一块连续的空间,并且数组中必须存放相同的数据类型。比如创建一个长度为 10,数据类型为整型的数组,在内存中的地址是从 1000 开始,那么它在内存中的存储格式如下。
线性查找算法是最简单的查找算法之一。线性查找算法的输入是一个数组或列表和项,该算法查找数组中是否存在该项。如果找到该项,则返回其索引;否则,可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。
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。
下面是 MAX-HEAPIFY(A, 3) 在数组 A = (27, 17, 3, 16, 13, 10, 1, 5, 7, 12, 4, 8, 9, 0) 上的操作过程:
根据”老朽“多年在中国IT业浸淫的经验,我发现无论大厂还是小厂,其算法面试说难也不难。难在于算法面试的模式都是在给定网站上做算法题,90分钟做三道。我自认个人水平在平均线以上,但通过多次尝试发现,要在90分钟内完成给定算法题非常困难,这还是在我有过多年算法训练的基础上得出的结论,特别是这些题目往往有一些很不好想到的corner case,使得你的代码很难快速通过所有测试用例,我们今天要研究的题目就属于有些特定情况不好处理的例子。此外“不难”在于,很多公司的面试算法题其特色与整个行业类似,那就是缺乏原创,中国公司90%以上的面试算法题全部来自Leetcode,因此刷完后者,甚至把后者那五百多道题”背“下来,你基本上能搞定,国内仿造hackerrank的牛X网,其题目就是这个特点。
二,LinkedList 1, linkedList底层数据结构 linkedList底层是一个双向链表 2,LinkedList和ArrayList的对比 1、顺序插入速度ArrayList会
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数,并返回他们的数组下标。
这是一篇来自PyImageSearch的Adrian Rosebrock的博客,他的博客内容包括计算机视觉,图像处理和建筑图像搜索引擎等。
例:数组num={2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得元素下标值为:{5,6}
给你一个整数数组 nums ,另给你一个整数 original ,这是需要在 nums 中搜索的第一个数字。
给你两个 没有重复元素 的数组 nums1 和 nums2,其中 nums1 是 nums2 的子集。
冒泡排序是一种交换排序,它的基本思想是:两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,直到没有反序的记录的为止,这里的反序指的是不符合当前指定排序规则的数字
计数排序(Counting Sort)是一种非比较排序算法,其核心思想是通过计数每个元素的出现次数来进行排序,适用于整数或有限范围内的非负整数排序。这个算法的特点是速度快且稳定,适用于某些特定场景。在本文中,我们将深入探讨计数排序的原理、步骤以及性能分析。
题目要求 Given a non-empty 2D matrix matrix and an integer k, find the max sum of a rectangle in the matrix such that its sum is no larger than k. Example: Input: matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2 Output: 2 Explanation: Because the sum of rectangle [[0, 1]
给定一个按照升序排列的整数数组 nums,和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
作为程序员,掌握一些基本的算法是非常重要的,因为它们可以帮助你更高效地解决编程问题。以下是一些程序员必须掌握的基本算法:
给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 s ,找出该数组中满足其和 ≥ s 的长度最小的连续子数组。如果不存在符合条件的连续子数组,返回 0。
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小(或最大)的一个元素,存放到排序序列的起始位置,然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小(或最大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是待排序元素的数量,因此在处理大数据集时效率较低。然而,它的实现简单,对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
在学习算法的过程中,我们除了要了解某个算法的基本原理、实现方式,更重要的一个环节是利用big-O理论来分析算法的复杂度。在时间复杂度和空间复杂度之间,我们又会更注重时间复杂度。 时间复杂度按优劣排差不多集中在: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n2), O(nk), O(2n) 到目前位置,似乎我学到的算法中,时间复杂度是O(log n),好像就数二分查找法,其他的诸如排序算法都是 O(n log n)或者O(n2)。但是也正是因为有二分的 O(log n), 才让很
单点可达性:回答“是否存在一条从起点s到给定节点v的有向路径?”等类似问题。 多点可达性:回答“是否存在一条从集合中任意顶点到给定节点v的有向路径?”等类似问题。 顶点对的可达性:回答“是否存在一条从一个给定节点v到给定节点w的有向路径?”等类似问题。 针对单点可达性和多点可达性,使用深度优先遍历很容易实现。先定义API: public class DirectedDFS DirectedDFS(Digraph G, int s) //在G中找到s可达的所有顶点 DirectedDFS(Digraph
选择排序算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是待排序数组的大小。尽管其时间复杂度较高,但选择排序算法比较简单易懂,并且在某些特定情况下,例如对于小规模的数组来说,其性能可能表现得比其他高级排序算法要好。
在前面的文章中,其实已经把效率比较高的排序算法给分析过了,比如比较通用的快排,归并排序和堆排,还有用于特定场景的计数排序等。本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下,分别是插入排序,希尔排序和选择排序。
数组是最常见的数据结构,创建数组必须要内存中一块连续的空间,并且数组中必须存放相同的数据类型。比如我们创建的长度10,数据类为整形的数组,在内存中的地址是从1000开始,那么他在内存中的存储格式如下:
https://leetcode-cn.com/problems/search-insert-position/
注释:如果 search 参数是字符串且 type 参数被设置为 TRUE,则搜索区分大小写。
给定长度分别为 m 和 n 的两个数组,其元素由 0-9 构成,表示两个自然数各位上的数字。现在从这两个数组中选出 k (k <= m + n) 个数字拼接成一个新的数,要求从同一个数组中取出的数字保持其在原数组中的相对顺序。
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第5篇《二分查找》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 前面系列文章: 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础:优先队列 二分查找,就和他的名字一样,把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值,进行对比,这个时候可以分为三种情况 1、比中间值大,我就到中间值到最大值的范围内去找。 2、比中间值小,那就去最小值和中间值之间去寻找。 如果正好相等那恭喜你找到了。然后照这个思路不断的递归迭代就可以确定是否有对应的值了。
题目:在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b。 看到这道题时,最直观的想法是从头开始扫描这个字符串中的每个字符。当访问到某字符时拿这个字符和后面的每个字符相比较,如果在后面没有发现重复的字符,则该字符就是只出现一次的字符。如果字符串有n个字符,每个字符可能与后面的O(n)个字符相比较,因此这种思路时间复杂度是O(n2)。我们试着去找一个更快的方法。 由于题目与字符出现的次数相关,我们是不是可以统计每个字符在该字符串中出现的次数?要达到这个目的,我们需要一个数据容器来存放
二分查找适用于对于有序数组的精确查找,例如从一个有序数组中找到指定元素的索引,可将时间复杂度从普通枚举的 O(n) 降至 O(log n) ,前提是数组必须是有序的,否则是没有办法使用二分查找的。二分查找的思想虽然简单,不过在实现过程中会有很多细节问题需要注意,例如判断循环是用left < right还是用left <= right,right是取最右的元素还是取数组的边界。本文想通过七个例题,约定一种规则或是模板,从此让写二分查找不再出现模棱两可的局面。
今天是LeetCode专题第48篇文章,我们一起来看看LeetCode当中的第79题,搜索单词(Word Search)。
题目描述: 在一个字符串(1<=字符串长度<=10000,全部由大写字母组成)中找到第一个只出现一次的字符。 输入: 输入有多组数据 每一组输入一个字符串。 输出: 输出第一个只出现一次的字符下标,没有只出现一次的字符则输出-1。 样例输入: ABACCDEFF AA 样例输出: 1 -1 解题思路: 首先考虑到时间复杂度,对字符串进行排序或者双层扫描都会到达O(nlong)---O(n^2)的地步。 所以我们考虑额外使用一个数组进行计数,线性时间扫描数组,然后再按照原来的顺序扫描数组找到次数为1的
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