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。
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：
题目：有一个无序整型数组，如何求出这个数组排序后的任意两个相邻元素的最大差值？要求时间和空间复杂度尽可能低。（例如：无序数组 2,3,1,4,6，排序后是1,2,3,4,6，最大差值是6-4=2）
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到全部插入完为止，得到一个新的有序序列。
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。
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。
的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
将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。 桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出， 组成的序列就是有序的了。
其实计数排序是桶排序的一种特殊情况。 桶排序的核心思想是将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。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。
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。
在 O(n) 时间内对 0 到 n^3-1 区间内的 n 个整数进行排序，可以使用基数排序（Radix Sort）算法。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其时间复杂度为 O(d*(n+k))，其中 d 是数字的最大位数，k 是基数（通常为 10）。
昨天的作业都比较简单，力扣的题解也解释比较清楚，我就不在啰嗦了，今天我们来看快速排序和插入排序，其中快排，更是在面试中频频出现，整体难度也更上一层楼
因为健忘，加上对各种排序算法理解不深刻，过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结，强行学习。首先罗列一下常见的十大排序算法：
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：
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序，更常用。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
堆排序是一种利用堆数据结构实现的排序算法。首先，它将待排序的数组构建成一个大顶堆或小顶堆。然后，通过不断将堆顶元素（最大或最小）与末尾元素交换并重新调整堆，使得数组逐渐有序。最后，当堆的大小减至1时，排序完成。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(1)，具有稳定性和适用性广的优点。
概述 因为健忘，加上对各种排序算法理解不深刻，过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。首先罗列一下常见的十大排序算法： 📷 请点击此处输入图片描述 我们讨论的这八大排序算法的实现可以参考我的Github：SortAlgorithms，其中也包括了排序测试模块[Test.java]和排序算法对比模块[Bench.java]，大家可以试运行。 它们都属于内部排序，也就是只考虑数据量较小仅需要使用内存的排序算法，他们之间关系如下： 📷 请点击此处输入图片描述 一、直接插入排序（In
自冯诺依曼开启大计算机时代以来，经过近一个世纪的蓬勃发展，已然成为一个人才众多的群体：IT江湖
原文链接：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
2020年7月24日，阴，气温15摄氏度，已经两天没有涨粉丝了，一个人运营公众号确实有些吃力。尽管这样，也不影响我前进的脚步，搬砖的路上，我们一起加油！！！
桶排序、计数排序、基数排序 三种排序算法的时间复杂度是 O(n) 。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序（Linear sort）。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
摘要：排序算法太多了，很多甚至连名字你都没听过，比如猴子排序、睡眠排序等。最常用的：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。根据时间复杂度，我们分三类来学习，今天要讲的就是 冒泡、插入、选择 排序算法。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （60）-- 算法导论6.4 4题
人到中年，容易变得油腻，思想懒惰，身体就容易发胖。为了摆脱中年油腻，不如和我一起学习算法来烧烧脑子，燃烧你的卡路里。
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。
插入排序的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。在数据规模较小或基本有序的情况下，插入排序的性能较好。但对于大规模数据，其效率可能较低。
在算法时间复杂度维度，我们主要对比较和交换的次数做对比，其他不交换元素的算法，主要会以访问数组的次数的维度做对比。
冒泡，选择和插入排序，它们的时间复杂度都是O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序；希尔排序和快速排序都不稳定，这篇我们来说说稳定的归并排序。归并排序在数据量大且数据递增或递减连续性好的情况下，效率比较高，且是O(nlogn)复杂度下唯一一个稳定的排序，致命缺点就是空间复杂度O(n)比较高。
今天分享的是三种排序算法，在面试、实际编程中经常会碰到和使用到的，我会带领大家从分析排序算法技巧上以及代码实现上全面理解这一知识点的掌握。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （59）-- 算法导论6.4 3题
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
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。
本文介绍了几种常见的排序算法的实现，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序和快速排序。冒泡排序通过多次遍历数组，比较并交换相邻元素，逐步将较小元素“浮”到数组顶端，时间复杂度为O(n^2)。选择排序通过选择未排序部分的最小元素进行交换，逐步完成整个数组排序，同样具有O(n^2)的时间复杂度。插入排序将数组分为已排序和未排序部分，逐个插入未排序元素到已排序部分的合适位置，时间复杂度为O(n^2)。希尔排序是插入排序的改进版本，通过分组插入排序，最终得到有序数组，时间复杂度在O(n log n)到O(n^2)之间。归并排序采用分治策略，递归拆分和合并数组，时间复杂度始终为O(n log n)，但需要额外空间。最后，快速排序通过选择基准值划分数组，并递归排序子数组，平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下为O(n^2)。这些算法各有特点，适用于不同场景。
排序算法是计算机程序设计中的基础算法之一，排序算法作用是将一个无序序列排序成有序序列。
在C#中，删除数组中的元素是一个常见的操作。本文将介绍两种常用的删除方法：常规删除和交换删除（快速删除）。我们将比较它们的时间复杂度，并提供示例代码来演示它们的用法。
本文介绍了七种经典排序算法，包括冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，归并排序，快速排序以及堆排序，并且讨论了各种算法的进一步改进，在文章最后还对所有算法的时间和空间复杂度作了一个总结。
合并排序，顾名思义，就是通过将两个有序的序列合并为一个大的有序的序列的方式来实现排序。合并排序是一种典型的分治算法：首先将序列分为两部分，然后对每一部分进行循环递归的排序，然后逐个将结果进行合并。
在很多应用中，我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理，比如首先处理优先级最高的对象，然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是，在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话。
其实有很多同学对于算法的时间复杂度有点模糊，分不清什么所谓的 O(n),O(nlogn),O(logn)...等，也许下图对一些人有一些更直观的认识。
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。
今天阿粉就来谈一下这个 Java 中的各种排序的算法，因为之前遇到了一个面试高级开发，结果竟然出了一个 九九乘法表的题，阿粉当时听完读者说的，瞬间就明白是什么意思了，这感觉有点忽悠人，但是实际上却是面试官想要考察你的排序算法的事了，也有可能是真的无聊。
滑动窗口算法是较为入门题目的算法，一般是一些有规律数组问题的最优解，也就是说，如果一个数组问题可以用动态规划解，但又可以使用滑动窗口解决，那么往往滑动窗口的效率更高。
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