分享是一种态度 最近看到有这种只标定特定细胞群的聚类分群图，想想应该不是很难，应该可以用DimPlot来实现，下面就是具体的探索啦。 首先尝试只提取特定的细胞群的cell作为DimPlot的输入。...，所以在所有聚类分群图上的坐标轴和颜色是不能自动和特定细胞群的聚类分群图统一的。...那么我们需要修改代码来满足取子集的同时，让坐标轴不变化，配色也不变化。...然后找到特定细胞群名字在所有细胞群的位置，得到他的颜色。 整体的思路就是要找到特定细胞群的颜色和细胞名称。...：只标定特定细胞群，保持坐标轴和配色不变化。
输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。...rp=1&ru=%2Fta%2Fcoding-interviews&qru=%2Fta%2Fcoding-interviews%2Fquestion-ranking 思路：如果没有要求奇数之间、偶数之间的相对位置的话...但是这里有了这个要求，不能这样做了，考虑用空间换时间，如果遇到奇数就用一个数组存起来，遇到偶数再用另一个数组存起来就需要2个额外的数组，再最后合并到一个数组里，这是一个思路（或者2个队列也是同样的思路）...，现在这里优化一下，只申请一个额外的数组，将原来的数组从左往右扫，遇到奇数就存到新数组的左边，同时将原来的数组从右往左扫，遇到偶数就存到新数组的右边，这样就可以保证左边是奇数，右边是偶数，且奇数之间、偶数之间相对位置不变...，再合并到原数组就ok了。
桶排序只适用于位数都相同的情况，如都是两位数或者都是三位数，桶排序永远只建立十个桶(指针数组)。如上图，排两位数时，我们根据十位上的数字将其插到对应的桶内，桶内的数据还要进行排序。...三、排序算法复杂度及稳定性分析 2.稳定性：假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次 序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前...简单说就是相同的值相对位置经过排序后不变。...对于直接插入排序，一个数与数组末尾的数比较，比它小就往前挪，与它相等可以选择挪也可以选择不挪，我们选择不挪，那么相同数的相对位置就不变。所以这个排序是稳定的。...对于归并排序，当比较数据，如果数据相同，我们可以选择将位置靠前的数先放入临时数组中，所以相对位置可以不变，所以这个排序是不稳定的。 四、选择题练习 题目 1.
时间效率：堆排序的时间复杂度在最坏情况下为O(nlogn)，其中n是待排序元素的数量。这意味着无论输入数据的初始状态如何，堆排序都能保持相对稳定的性能。...这意味着如果两个元素具有相同的值，它们在排序后的相对位置可能会改变。这在某些应用中可能是一个缺点，但在其他不需要保持元素相对位置不变的场景中则不是问题。...适用性：堆排序特别适用于外部排序，即当数据量太大，无法一次性加载到内存中进行排序时。通过将数据分割成小块，并在每个小块上建立堆，然后逐步合并这些堆，可以实现大数据集的有效排序。...需要注意的是排升序要建大堆，排降序建小堆。...在每一次交换后，需要调用AdjustDown函数将交换后的堆顶元素移动到合适的位置。 最终，经过多次交换与调整，待排序数组就会按照从小到大的顺序排列好。
稳定排序 假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序后，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中 ri=rj， ri 在 rj 之前，而在排序后的序列中，ri 仍在 rj 之前...首先比较a[0]与a[1]的值，若a[0]大于a[1]则交换两者的值，否则不变。再比较a[1]与a[2]的值，若a[1]大于a[2]，则交换两者的值，否则不变。以此类推。。。...可以看到pivot位置的变动，刚开始位于索引0处，然后又到最后位置，最后定格在索引2处。...我们很幸运的是，经过本轮快排后，pivot=3把排序区间划分的比较均匀，前面有2个元素，后面也有2个元素，这是理想的！后面，我们在分析快排的性能时会意识到这个幸运的重要性！...）； 不过，快排的最坏复杂度即退化为冒泡排序时，时间复杂度为O(n^2)，比如一种待排序的序列已经为升序序列，那么每轮分割区间长度为1，n-1，不就是退化为了冒泡排序了吗。
要证明一个算法是循环不变式，必须证明该算法满足三条性质: 初始化：循环的第一次迭代之前，它为真 保持：如果循环的某次迭代之前它为真，那么进行完当前迭代，下次迭代之前仍然为真 终止：在循环终止时，不变式为我们提供了一个有用的性质...在循环之前，我们假设排好序的部分A只包含一个元素，此时A当然是满足排好序的。即初始化A满足循环不变式 保持：下面分析每一个循环的过程。...而key插入到正确位置之后，也保证了A+key之后的新的A满足循环不变式 终止：代码中的j表示未排好序的B部分的最左元素下标。可以看到循环的最终条件是j=arr.length。...新建两个数组，分别存取左半部分排好序的数组和右半部分排好序的数组 * 2. 分别从左右两个数组最开始下标开始遍历，选取较小的依次放入原数组对应位置 * 3....用二分查找虽然可以加快得出元素应该插入的位置，但如果输入数组还是逆序的话，移动次数不会改变，所以无法正真优化插入排序的最坏时间。
越来越多的面试中出现排序算法题，其中考的最多的就是"快排算法" 故今日分享： 快速算法的原理及js实现 01 快排原理 快排算法原理： 1.找基数 2.比基数大的放右边，比基数小的放左边...效率高的可以参考下面的方法 此方法用的创建新数组,空间复杂度比较高，没有使用数据交互，使用数据数据交换效率更高点，此方法，只用于原理的理解 var arr=[73,72,71,5,23,-1,23,16,94...，保持原来不变 sortArr[R]=arr[R]; R--;// }else...，保持原来不变 sortArr[L]=arr[L]; L++;//...：此方法使用数组位置交换的方法使用，对应的操作 function quickSort(arr, low, high){ let i = low; let j = high; let pivot
冒泡排序10 由于 8 比 7 大，所以位置不变，此时第三轮冒泡也已经结束，第三轮冒泡的最后结果是[ 9，8，7，5，2 ] 紧接着第四轮冒泡： ?...冒泡排序11 9 和 8 比，位置不变，即确定了 8 进入有序序列，那么最后只剩下一个数字 9 ，放在末尾，自此排序结束。...一样的道理，我们把牌往手的右边挪一挪，把手的左边空出一点位置来，然后在乱牌中抽一张出来，插入到左边，再抽一张出来，插入到左边，再抽一张，插入到左边，每次插入都插入到左边合适的位置，时刻保持左边的牌是有序的...，O(n log n)，但这是建立在每次切分都能把数组一刀切两半差不多大的前提下，如果出现极端情况，比如排一个有序的序列，如[ 9，8，7，6，5，4，3，2，1 ]，选取基准值 9 ，那么需要切分 n...，如何在原来排前面的人，排序后还是处于相同成绩的人的前面。
在进行排序时，如果你是习惯从小到大的顺序，你一定会将其中两张牌调换位置，并且重复这一步骤，直到排完序。而这里面也包含了一个排序算法—简单选择排序。...问题描述 将下列无序的数字进行排序：【99、33、55、66、22、88、77、11】。 算法描述 首先扫描一遍数组，找到最小的那个元素，即11。...然后进行第一次排序：只将99与11调换位置，其他元素位置不变，即【11、33、55、66、22、88、77、99】。...进行第二次排序：发现第二个位置本应该是22（第二小的元素），但却是33，所以将33与22调换位置，其他元素位置不变，即【11、22、55、66、33、88、77、99】。...然后后面只需要重复以上操作，就可以得到最后的排序数组【11、22、33、44、55、66、77、88、99】 简单选择排序算法思想：一方面，顺序扫描序列中的元素，记住扫描到的最小元素。
因此，堆排序不能保证相同元素的相对位置在排序前后保持不变 时间复杂度： （1）最优情况：O(n log n)（无论输入序列如何，堆排序都需要构建堆和调整堆，这两个过程的时间复杂度都是O(n log...由于每次交换只涉及相邻元素，并且当发现两个元素相等时不会进行交换，因此冒泡排序能够保持相等元素的相对位置不变 时间复杂度： （1）最优情况：O(n)（当输入序列已经是有序的情况下，冒泡排序只需进行一次遍历...因此，快速排序不能保证排序前后相等元素的相对位置保持不变 时间复杂度： （1）最优情况：O(n log n)（当每次选择的基准元素都能将数组均匀分成两部分时，递归深度为log n，每层递归处理n...（2）它将数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将两个有序子数组合并成一个有序数组 （3）递归地对数组进行分割和合并，直到整个数组有序 优点 （1）稳定性保证了相等元素的相对位置不变...因此，非递归快速排序也不能保证排序前后相等元素的相对位置保持不变。
次比较，（n-1）次交换位置。计算量是固定的。对于较大的n运算速度较慢。 冒泡法排序 冒泡法排序是指：在排序时，每次比较数组中的相邻两个数组元素的值，将较小的数排在较大的数前面。...例如还是输入数组{7,5,4,8,6,2,3} 7 5 4 8 6 2 3 先比较2与3的大小，此时无需交换位置。 再比较6与2的大小，将2排在6的前面。...但是需要更多次的交换运算。在数组基本有序时速度比选择法快。...，middle的值是不变的 C语言中数组的排序算法——选择法、冒泡法、交换法、插入法、折半法 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
因为我们待排序的记录序列中可能存在两个或两个以上的关键字相等的记录，排序结果可能会存在不唯一的情况，所以我们排序之后，如果相等元素之间原有的先后顺序不变。...例如上图，我们的数组中有两个相同的元素 4， 我们分别用不同的排序算法对其排序，算法一排序之后，两个相同元素的相对位置没有发生改变，我们则称之为稳定的排序算法，算法二排序之后相对位置发生改变，则为不稳定的排序算法...第二次排序中，我们使用稳定的排序算法，所以经过第二次排序之后，年终奖相同的职工，仍然保持着红豆的有序（相对位置不变），红豆仍是从小到大排序。我们使用稳定的排序算法，只需要两次排序即可。...冒泡排序的基本思想是，两两比较相邻记录的关键字，如果是反序则交换，直到没有反序为止。冒泡排序一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置，那么如果数组有 n 个元素，重复 n 次后则一定能完成排序。...我们此时数组已经完全有序了，可以直接返回，但是动图中并没有返回，而是继续执行，那我们有什么办法让其完全有序时，直接返回，不继续执行呢？
从理论角度： 首先，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是输入数组的长度。在快速排序的过程中，我们将输入数组分为两个子数组，并选择一个主元（pivot）将其放置在正确的位置上。...当子数组的长度大于等于k时，我们进行常规的快速排序过程，将主元放置在正确的位置上，并对两个子数组进行递归排序。...因此，k的取值应该适当，使得在绝大多数情况下，插入排序都能够充分发挥其优势，而递归的次数保持在一个较小的范围内。...这里还是要用到7.4（算法导论第7章）的分析方法。对于快排还要计算期望比较次数。 因为被划分在同一个小数组k中的元素，是不会在快排里比较的。...)，假设优化后的快排产生的小数组大小O(k)，在每个大小O(k)的小数组里使用插入排序，时间复杂度为O(k^2),总共有O(n/k)个小数组，则插入排序时间为O(nk)。
基本思想 希尔排序就是在处理一些极端情况比较高效，比如在上面的插入排序时如果我们在原数组降序的情况下去排升序，那么我们交换的次数是十分多的，也可以说是插入排序的最坏的情况，这个时候聪明的先辈想到了希尔排序...单趟：key放在他正确的位置上，key的左边值比key小，key右边值比key大（这是key一趟下来排完后最终要放的位置） 单趟拍完，再想办法让左边区间有序，key的右边区间有序。...2.排序：遍历Count数组，对应位置的值出现多少次就往原数组写几个这个值 当然，在对于数据比较大的时候我们可以通过相对映射，让（该值-min）后的数组加一，最后还原回去即可。...选择排序：在进行俩数交换位置的过程当中，可能数组当中有一个数跟发生交换的俩数数值是一样的，这样就改变的相同数之间的相对顺序，不稳定。...希尔排序：在预排序时，相同的数据可能在不同的组里面，没办法控制，所以不稳定。
当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快排,堆排,归排 快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短 稳定性:在值相等情况下...,相对次序保持不变 #1....可看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最小项(小顶堆) 若以一维数组存储一个堆，则堆对应一棵完全二叉树，且所有非叶结点的值均不大于(或不小于)其孩子的值，根结点（堆顶元素）的值是最小(或最大)的 如：...本文再提供以下两种改进算法： 1．设置一标志性变量pos,用于记录每趟排序中最后一次进行交换的位置。由于pos位置之后的记录均已交换到位,故在进行下一趟排序时只要扫描到pos位置即可。...void Bubble_1 ( int r[], int n) { int i= n -1; //初始时,最后位置保持不变 while ( i> 0) {
稳定性在某些情况下很重要，尤其是当排序的键值是复合的，即基于多个字段进行排序时。在这种情况下，保持相等元素的初始顺序可能对保持数据的某种有意义的顺序非常关键。...例如，在对一组人按出生日期排序时，如果有两个人出生日期相同，我们可能会希望他们在排序后保持按姓名的顺序，如果使用稳定的排序算法，就可以保证这一点。...这就是tmp的正确位置，在这种情况下，我们执行break语句跳出循环，并将tmp放置在end + 1的位置 达到有序序列的起点：当循环保持进行，end值在每次迭代中不断递减，如果tmp小于所有已排序的元素...假设当前增量为3： 首先，增量为3，我们将数组元素分为增量（3）个子序列，每个子序列由原数组中相隔增量位置上的元素组成。...：2, 5, 8 子序列3排序后：1, 4, 7 现在将排序后的子序列放回原数组中，数组变化为： 完成了一轮希尔排序，此时整个数组并不完全有序，但是已经比原始的数组更接近有序了。
，从牌堆里一张一张摸起来的牌都是乱序的，我们会把摸起来的牌插入到左手中合适的位置，让左手中的牌时刻保持一个有序的状态。...一样的道理，我们把牌往手的右边挪一挪，把手的左边空出一点位置来，然后在乱牌中抽一张出来，插入到左边，再抽一张出来，插入到左边，再抽一张，插入到左边，每次插入都插入到左边合适的位置，时刻保持左边的牌是有序的...，O(n log n)，但这是建立在每次切分都能把数组一刀切两半差不多大的前提下，如果出现极端情况，比如排一个有序的序列，如[ 9，8，7，6，5，4，3，2，1 ]，选取基准值 9 ，那么需要切分 n...，如何在原来排前面的人，排序后还是处于相同成绩的人的前面。...，不管你的数字有多大，按照一位一位的排，0 - 9 最多也就十个桶：先按权重小的位置排序，然后按权重大的位置排序。
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