1.题目 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。...然后返回 nums 中唯一元素的个数。...不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...的对应下标,将后者直接读入nums中, 注意:由于每次写入的都是后面的项,最后返回时加上第一项; int removeDuplicates(int* nums, int numsSize){ int
力扣 26.删除排序数组中的重复项 题目描述 给你一个 非严格递增排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。...元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。...考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ,你需要做以下事情确保你的题解可以被通过: 更改数组 nums ,使 nums 的前 k 个元素包含唯一元素,并按照它们最初在 nums 中出现的顺序排列。...思路分析 基于双指针法,用下标进行代替,从数组最左端开始,遍历整个数组,下标1如果不等于下标2就把下标1指向的值赋给下标2,同时继续向后遍历完整个数组,最后返回下标2的值(即去重后数组的长度) 整体步骤...1.定义src下标和dest下标,dest从0开始 src从1开始(第一个不需要进行匹配)遍历整个数组,如果nums【src】不等于nums【dest】的就将src指向的值赋给dest(先++在赋值)
需求整理: 本篇文章主要实现的是将一个数组的中对象的属性值通过升序的方式排序,然后能够让程序可以指定对应的数组对象移动到程序的最前面。...: 23},{name: "小芳", Id: 18}]; 首先把数组中的Id值通过升序的方式排序: //源数组 var arrayData= [{name: "夏明", Id:24}, {name:...1; } else { return 0; } } } var newArrayData=arrayData.sort(compare('Id'));//通过Id排序完成后的数组...console.log(newArrayData); 排序完成后输出的值: [{ name: "大袁", Id: 22 }, { name: "大姚", Id: 23 }, { name: "夏明"...,现在我们需要移除Id=23的对象,让其排到最前面去(先找到对象下标,然后把给数组对象赋值给temporaryArry临时数组,然后在通过下标移除newArrayData中的该对象值,最后将arrayData
leetcode 链接:https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array...
自定义二级指针 中 ---- 将 指针数组 和 二维数组 中的数据 拷贝到 自定义二级指针 内存模型中 , 并进行排序 ; 1、函数形参 设计规则 函数形参 设计规则 : 向 函数中 传入 二级指针...char **p3 = NULL; 退化为 : // 二维指针 char **p3 代码示例 : /** * @brief copy_data 将 指针数组 和 二维数组 中的数据拷贝到...中的 指针变量元素个数 * @param p2 二维数组 , 最高维退化成 指针 , 整体退化成 数组指针 , 指向数组的指针 * @param count2 二维数组的 一维数组 个数 * @...字符串 数据 strcpy(p3[i], p1[i]); } // 遍历将 p2 二维数组 中的数据 拷贝到 二级指针 中 // 之前已经拷贝了 count1...char **p3 = NULL; // 存储 p3 指向的一级指针个数 int len3 = 0; // 将 指针数组 二维数组 数据 拷贝到 二级指针 中
数组的分解步骤如下图所示: ? 快速排序 在算法的步骤1中被选为基准的元素带颜色。分区后,基准元素始终处于数组中的正确位置。...我们需要一种跟踪剩下的未排序子数组的方法。一种方法是简单地把“成对”的元素保留在堆栈中,用来表示给定未排序子数组的 start 和 end。...= []; // 将整个初始数组做为“未排序的子数组” stack.push(0); stack.push(arr.length - 1); //...stack.push(pivotIndex - 1); } // 如果基准的右侧有未排序的元素, // 则将该子数组添加到栈中,以便稍后对其进行排序...快速排序 在图中也把最后一个元素作为基准。给定数组分区后,递归遍历左侧,直到将其完全排序为止。然后对右侧进行排序。 快速排序的效率 现在讨论它的时间和空间复杂度。
一起看一下前6种排序算法,看看如何在Python中实现它们。 冒泡排序 冒泡排序通常是在CS入门课程中教的,因为它清楚地演示了排序是如何工作的,同时又简单易懂。...通过选择排序,我们将输入列表/数组分为两部分:已经排序的子列表和剩余要排序的子列表,它们构成了列表的其余部分。我们首先在未排序的子列表中找到最小的元素,并将其放置在排序的子列表的末尾。...因此,我们不断地获取最小的未排序元素,并将其按排序顺序放置在排序的子列表中。此过程将重复进行,直到列表完全排序。 ? ? 插入排序 插入排序比冒泡排序和选择排序既快又简单。...它简单地使用了这种算法的两个主要步骤: (1)连续划分未排序列表,直到有N个子列表,其中每个子列表有1个“未排序”元素,N是原始数组中的元素数。...(2)重复合并,即一次将两个子列表合并在一起,生成新的排序子列表,直到所有元素完全合并到一个排序数组中。 ? ? 快速排序 快速排序也是一种分而治之的算法,如归并排序。
让我们看一下前6种排序算法,看看如何在Python中实现它们! 冒泡排序 冒泡排序通常是在CS入门课程中教的,因为它清楚地演示了排序是如何工作的,同时又简单易懂。...通过选择排序,我们将输入列表/数组分为两部分:已经排序的子列表和剩余要排序的子列表,它们构成了列表的其余部分。我们首先在未排序的子列表中找到最小的元素,并将其放置在排序的子列表的末尾。...因此,我们不断地获取最小的未排序元素,并将其按排序顺序放置在排序的子列表中。此过程将重复进行,直到列表完全排序。 ? ? 插入排序 插入排序比冒泡排序和选择排序既快又简单。...归并排序 归并排序是分而治之算法的完美例子。它简单地使用了这种算法的两个主要步骤: (1)连续划分未排序列表,直到有N个子列表,其中每个子列表有1个“未排序”元素,N是原始数组中的元素数。...(2)重复合并,即一次将两个子列表合并在一起,生成新的排序子列表,直到所有元素完全合并到一个排序数组中。 ? ? 快速排序 快速排序也是一种分而治之的算法,如归并排序。
插入排序(Insertion Sort)是一种简单但有效的排序算法,它的基本思想是将数组分成已排序和未排序两部分,然后逐一将未排序部分的元素插入到已排序部分的正确位置。...插入排序的工作原理 插入排序的基本思想是将数组分成两部分:已排序部分和未排序部分。在开始时,已排序部分只包含数组的第一个元素,而未排序部分包含剩余的元素。...c第四步:已排序部分 [5, 11, 12, 13],未排序部分 [6],将 6 插入已排序部分。...arr = [12, 11, 13, 5, 6] insertion_sort(arr) print("排序后的数组:", arr) 时间复杂度 插入排序的时间复杂度为 O(n^2),其中 n 是数组的长度...尽管插入排序不如高级排序算法(如快速排序和归并排序)高效,但它在小型数据集上表现良好,尤其在数组部分有序的情况下。
编码面试主要包括数据结构和基于算法的问题,以及一些诸如如何在不使用临时变量的情况下交换两个整数这样的逻辑问题? 我认为将编程面试问题划分到不同的主题区域是很有帮助的。...我在面试中经常看到的主题区域是数组、链表、字符串、二叉树,以及源于算法的问题(例如字符串算法,排序算法,如 quicksort 或基数排序,以及其他杂项),这就是你能在这篇文章中找到主要内容。...为了创建一个更长或者更短的数组,你需要创建一个新的数组,然后将所有元素从旧数组中复制到新数组中。...3、在一个未排序的整型数组中,如何找到最大和最小的数字? 4、在一个整型数组中,如何找到一个所有成对的数字,满足它们的和等于一个给定的数字?...5、在未排序链表中,怎样移除重复的节点? 6、怎样找出单个链表的长度? 7、从单个链表的结尾处,怎样找出链表的第三个节点? 8、怎样使用栈计算两个链表的和?
本文将详细解释插入排序的原理和步骤,并提供Java语言的实现示例。 插入排序的原理及性能分析 插入排序的核心思想是逐个将未排序的元素插入到已排序的部分中,构建有序序列。...insertionSort.png 插入排序的步骤 插入排序的步骤可以简单概括为以下几个阶段: 初始状态:将数组的第一个元素视为已排序部分,其余部分为未排序部分。...第一次将数组的第一个元素视为已排序的部分, // 每次将未排序部分的第一个元素插入到已排序的部分。...// 打印每趟排序完成后的数组状态,以便查看排序进度 System.out.println("第"+i+"趟排序完成的数组:"+ Arrays.toString(arr));...插入排序算法的核心思想是逐个将未排序的元素插入到已排序的部分,直到整个数组排序完成。
从已排序的元素中从后往前扫描,如果扫描到的元素大于取出的元素Key,将该元素移动下一位置; (3). 如果扫描已排序的元素中,某个元素小于或等于元素Key,则将Key插入该元素之后; 2....每一趟下来,都会将一个当前比较大数按顺序排到后面应有的位置,排完所有的趟数后,排序完成。 2. 动画演示 黄色表示已排序部分,蓝色表示未排序部分。 ? 3....临时下标归零 t = 0; // 将处理后的数据赋值到原数组中 while (low <= high){ arr[low++] = temp[t++];...对辅助空间 C[r] 内的统计数字进行计算,每一个统计数字等于与前一个统计数字的和,以确定值为 x 在数组中的位置; (4)....反向遍历原始数组序列每一个数,设当前数减最小数的值为y,C[y]的值减1为这个数在有序序列中的位置,同一个数每重复出现一次,将对应的C[y]位置减1,遍历完成后所有数即为有序序列。 2.
数据结构算法操作试题(C++/Python):数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1.
一趟冒泡排序下来至少会让一个元素排好序(元素排序好的区域相当于有序区,因此冒泡排序中相当于待排序数组分成了两个已排序区间和未排序区间)。...插入排序 **插入排序中将数组中的元素分成两个区间:已排序区间和未排序区间(最开始的时候已排序区间的元素只有数组的第一个元素),插入排序就是将未排序区间的元素依次插入到已排序区间(需要保持已排序区间的有序...使用两个临时数组 X 和 Y,遍历 begin 到 end 之间的数据,将小于 pivot 的数据都放到数组 X 中,将大于 pivot 的数据都放到数组 Y 中,最后将数组 X 拷贝到原数组中,然后再放入...之后我们从后往前依次扫描数据 A(从后往前是为了稳定),比如扫描到 3 的时候,从数据 C 中取出下标为 3 的值,是7(也就说到目前为止,包含自己在内,值小于等于 3 的数据个数有 7 个),那么 3...当然 3 放入到数组 R 中后,C[3] 要减 1,变成 6,表示此时未排序的数据中小于等于 3 的数据个数有 6 个。
原理: 整个过程中将数组中的元素分为两部分,已排序部分A和未排序部分B 插入过程中,从未排序部分B取一个值插入已排序的部分A 插入的过程采用的方式为: 依次从A中下标最大的元素开始和B中取出的元素进行对比...完成该轮迭代之后,因为A原来就是排好序的,所以只是将A中不符合条件的元素右移,不会影响其排好序的特性。...\)(1) 解决:解决的过程是递归地解决n/2规模的问题,将需要2T(n/2)运行时间 合并:每一次合并其实就是遍历左右数组的元素,可以认为: C(n) = \(\Theta\)(n) 我们为了分析总的运行时间...,只不过选择排序是每次遍历未排序部分选择最小元素,冒泡排序时对未排序部分依次两两对比。...假定修改后的算法的最坏情况运行时间为Θ(nk+nlg(n/k)),要使修改后的算法与标准的归并排序具有相同的运行时间,作为n的一个函数,借助Θ记号,k的最大值是什么? 在实践中,我们应该如何选择k?
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很多开发者可能会认为排序只是一个简单的操作,但实际上,实现一个高效、稳定、可扩展的排序算法并不容易。因此,在本文中,我想探讨一下为什么数组排序如此重要,以及如何在Java中实现各种排序算法。...插入排序 插入排序是一种简单的排序算法。它通过将未排序的元素插入已排序的序列中来对数组进行排序。该算法的时间复杂度为O(n^2)。...代码实现中,for循环遍历未排序序列,将i位置的元素作为key,将key插入到已排序区间的正确位置,即将key与已排序区间中的元素从后往前进行比较,将比key大的元素往后移动一位。...当已排序区间中找到一个比key小的元素时,将key插入到该元素后面即可。时间复杂度为O(n^2)。选择排序 选择排序是一种简单的排序算法。它通过选择未排序元素中的最小值来对数组进行排序。...其中包含了不同种类的排序算法,如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序。程序会将一个包含9个元素的整型数组传入这些排序算法中进行排序,并输出排序后的结果。
在C语言编程中,归并排序是一种高效且稳定的排序算法。它采用分治法将问题分解成更小的子问题进行解决,然后合并结果。...它将待排序的数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将已排序的子数组合并成一个有序数组。归并排序的核心思想是“分而治之”,即将一个大问题分解成若干个小问题逐一解决。...创建两个临时数组L和R,分别存储左半部分和右半部分的元素。 比较L和R中的元素,按顺序将较小的元素放入原数组中。 处理剩余的元素。...因此,归并排序在处理大型数据集时表现良好。 归并排序的空间复杂度为 O(n) ,因为它需要额外的空间来存储临时数组。这也是归并排序的一大缺点,相较于一些原地排序算法(如快速排序)。...结论 归并排序是C语言中一种高效且稳定的排序算法,其基于分治法的思想使其在处理大型数据集时表现出色。尽管归并排序需要额外的空间,但通过合理的优化方法,可以在实际应用中达到良好的性能。
插入元素到合适位置:将当前元素插入到已排序序列中的适当位置,使得插入后的序列仍然有序。 重复上述步骤:继续遍历未排序的元素,重复进行插入操作,直到所有元素都被插入到正确的位置。...将最小(或最大)元素与未排序区间的第一个元素交换位置。 缩小未排序区间的范围,将已排序区间的长度增加1。 重复执行上述步骤,直到未排序区间为空。...在优化后的快速排序算法中,使用尾递归或迭代方式可以将空间复杂度降低为O(logn)。 Tip:快速排序是一种原地排序算法,即不需要额外的空间来存储排序结果,而是在原始数组上进行排序。...归并排序的空间复杂度是O(n),其中n表示待排序数组的大小。在合并过程中,需要额外的存储空间来存储临时数组。在每次合并操作中,需要创建一个临时数组,用于存储合并后的有序数组。...遍历数组中的每个元素: 若当前元素已经存在于哈希表中,则为重复元素,返回结果。 否则,将当前元素添加到哈希表中。 若遍历完整个数组后仍未找到重复元素,则返回不存在重复元素的结果。
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