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视频动画 | 什么是鸡尾酒排序？

来源：算法无y遗策 作者：我脱下短袖 鸡尾酒排序其实就是冒泡排序的变形，它的时间复杂度和冒泡排序一样，都是O(n^2)，比快速排序要慢不少。 ?...鸡尾酒排序的思想有点像摆钟一样，从左到右，又从右到左。而冒泡排序只是单向执行。 鸡尾酒排序也是交换排序，假设做一个升序排序，先从左到右，交换一趟把最大的数放置右边，然后从右到左，把最小的数放置左边。...3, 5, 4, 7, 6, 8, 9] 从右到左发生交换 [1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9] 从右到左发生交换 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 优化 减少不必要的交换...看了前面冒泡排序和快速排序，我相信优化是一项学习的重点，以后面试中可以把这项说说来，展示出你的实力。...每次进行符合条件判断时，不做交换，让最大或者最小的数据做一个标记，待全部比较完之后，才进行做交换。 视频动画 Code ?

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视频动画 | 什么是鸡尾酒排序？

鸡尾酒排序其实就是冒泡排序的变形，它的时间复杂度和冒泡排序一样，都是O(n^2)，比快速排序要慢不少。 ? 鸡尾酒排序的思想有点像摆钟一样，从左到右，又从右到左。而冒泡排序只是单向执行。...鸡尾酒排序也是交换排序，假设做一个升序排序，先从左到右，交换一趟把最大的数放置右边，然后从右到左，把最小的数放置左边。...3, 5, 4, 7, 6, 8, 9] 从右到左发生交换 [1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9] 从右到左发生交换 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 优化 减少不必要的交换...每次进行符合条件判断时，不做交换，让最大或者最小的数据做一个标记，待全部比较完之后，才进行做交换。...视频动画 | 冒泡排序只是简单的冒泡排序吗？

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【排序】堆排序

思路：堆排序执行过程描述如下：（大顶堆） 1）从无序序列所确定的完全二叉树的第一个非叶子结点开始，从右到左，从下到上，对每个结点进行调整，最终将得到一个大顶堆。...对结点的调整方法：将当前结点（假设为a）的值与其孩子结点进行比较，如果存在大于a值的孩子结点，从中选出一个最大的一个与a交换。...无序序列中元素减少1个，有序序列中元素增加1个。此时只有结点b不满足堆的定义，对其进行调整； 3）重复2）中过程，直到无序序列中剩下1个元素时排序结束。...; a[1] = a[i]; a[i] = temp; sift(a, 1, i - 1); // 在减少了1个元素的无序序列中进行调整 } } /** * 本函数完成对在数组...a[low]到a[high]范围内在位置low上的结点进行调整 * * @param a * @param low * @param high */ public static

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java冒泡算法

冒泡排序是一种简单而有效的排序算法，它通过比较相邻的元素并交换它们来对一个数组进行排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，因此它通常用于小型数据集的排序。...} } }}在上面的代码中，我们定义了一个名为bubbleSort的静态方法，它接受一个整型数组作为参数，并对它进行排序。...它的基本思想是从左到右遍历数组进行一轮冒泡排序，然后从右到左遍历数组进行一轮冒泡排序，如此交替进行，直到整个数组都已经排序好。这种算法可以减少排序所需的时间，特别是当数组中存在大量的有序元素时。...，并对它进行鸡尾酒排序。...然后，我们从右到左遍历数组进行一轮冒泡排序，同样使用条件语句判断相邻的两个元素的大小关系，并根据需要交换它们的位置。

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leetcode-31. 下一个排列

if (i >= 0) { // 将 j 的位置定位到倒数第一个位置 int j = nums.length - 1; // 遍小开始遍历数字排列并一一与第一个不符合降序的值即转折点对比...while (j >= 0 && nums[i] >= nums[j]) { j--; } // 直到转折点的值小于从右往左遍历到的第一个值即进行交换...,右边位置为数字排列的最后一个值 int left = start, right = nums.length - 1; // 只要 left 位置小于 right 的位置就进行交换...首先从右到左的连续升序子序列存在一个转折点，我们只需要让这个转折点的值大一点，怎么衡量这个一点就从从右到左的连续升序子序列中寻找一个刚好比这个转折点大的数，并与之交换，此时再把这个连续升序子序列进行反转即可得到连续降序子序列...，因此整个操作只让转折点大一点，而后边的连续序列则从最大的排序序列变为最小排序序列，最终达到题目要求。

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设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。满足这种要求的

题目： 设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。...满足这种要求的排序方法是（ ） A.先按k1进行直接插入排序，再按k2进行简单选择排序 B.先按k2进行直接插入排序，再按k1进行简单选择排序 C.先按k1进行简单选择排序，再按k2进行直接插入排序...D.先按k2进行简单选择排序，再按k1进行直接插入排序 答题思路： 首先我们要明确题意，这一题的排序是针对k1和k2全体进行的，而不是说我排好k1后，再对每组相同的k1进行k2的排序。...这说明k1排序的优先级要比k2高，如果我们对k1先进行排序，后面对k2进行排序时就会打乱之前k1的排序。所以排序顺序是k2、k1。...70 如上表所示，我们发现如果k1排序不稳定，那么对于相同的k1，可能k2不满足“在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后”。

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python算法与数据结构-快速排序(36)

，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。...二、快速排序的原理 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）， 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。 递归（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。...步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，直至找到为止。...找到符合条件的值，进行交换的时候i， j指针位置不变。另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束）。 四、快速排序的图解 ? ? ? ? ? ? ?

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Python中有几种办法交换两个变量的值？

废话不多说，开始今天的题目： 问：说说Python中有几种办法交换两个变量的值？ 答：交换两个变量的值方法，这个面试题如果只写一种当然很简单，没什么可以说的。...今天这个面试是问大家有几种办法来实现交换两个变量的值 。在没开始看具体答案前，你可以先想想看 。...def swap3(a, b): a = a + b b = a - b a = a - b print(a, b) 4、方法四 采用异或运算，这个是不是看起来比较高大上...通过按位异或运算来交换两变量的值，可以减少变量的定义，同时减少计算机对代码的解析时间。...按位异或运算即计算机会先把十进制数转化为二进制数，并对二进制数进行从右到左用从1开始编数，然后比较两个二进制数值相同位置的数，如果相同结果为0，不同时结果为1 。

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Python 算法高级篇：堆排序的优化与应用

本文将深入讨论堆排序的原理、堆的概念、堆排序的 Python 实现，以及一些堆排序的优化和实际应用。 ❤️ ❤️ ❤️ 1. 什么是堆？...这一步通常涉及将数组转换为一个堆，需要从最后一个非叶子节点开始，从右到左，逐个将它们“下沉”到合适的位置，以满足堆的性质。 2 . 堆排序：从堆中不断移除根节点，并将其放置在已排序的部分。...(arr) print("堆排序结果:", arr) 在这个实现中， heapify 函数用于维护堆的性质， heap_sort 函数用于进行堆排序。...首先，我们构建一个最大堆，然后一个一个地取出堆的根节点并放在已排序的部分，最终得到排序后的数组。 5....优先级队列：堆排序可以用于实现优先级队列，其中具有较高优先级的元素首先被处理。 最小（大）的 k 个元素：在一组元素中查找最小或最大的 k 个元素时，堆排序非常有用。

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Python中有几种办法交换两个变量的值？

废话不多说，开始今天的题目： 问：说说Python中有几种办法交换两个变量的值？ 答：交换两个变量的值方法，这个面试题如果只写一种当然很简单，没什么可以说的。...今天这个面试是问大家有几种办法来实现交换两个变量的值 。在没开始看具体答案前，你可以先想想看 。...def swap3(a, b): a = a + b b = a - b a = a - b print(a, b) 4、方法四 采用异或运算，这个是不是看起来比较高大上...通过按位异或运算来交换两变量的值，可以减少变量的定义，同时减少计算机对代码的解析时间。...按位异或运算即计算机会先把十进制数转化为二进制数，并对二进制数进行从右到左用从1开始编数，然后比较两个二进制数值相同位置的数，如果相同结果为0，不同时结果为1 。

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高效sql性能优化极简教程

） 应用执行计划 执行必要的I/O和排序操作 提取（FETCH） 从查询结果中返回记录 必要时进行排序 使用ARRAY FETCH机制 七，sql表的基本连接方式 表连接有几种?...使用列名意味着将减少消耗时间。 2，避免产生笛卡尔积 含有多表的sql语句，必须指明各表的连接条件，以避免产生笛卡尔积。N个表连接需要N-1个连接条件。...避免使用having子句，having子句只会在检索出所有纪录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序，总计等操作。如果能通过where子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。...：因为exists只是看子查询是否有结果返回，而不关心返回的什么内容，因此建议写一个常量，性能较高！...9，尽量使用前端匹配的模糊查询 例如，column1 like 'ABC%'方式，可以对column1字段进行索引范围扫描；而column1 kike '%ABC%'方式，即使column1字段上存在索引

3.2K50

你知道和你不知道的冒泡排序

下表是通过对一个0-100000的乱序数组的标准样本，使用V1算法进行排序所总共执行的次数，以及对同一个数组执行100次V1算法的所花的平均时间。...可以看到，每一轮排序都会确认一个最大元素，放在数组的最后面，当算法进行到后面，我们根本就没有必要再去比较数组后面已经有序的片段，我们接下来针对这个点来优化一下。 代码实现 这是优化之后的代码。...从数据上看，执行的次数减少了50%，而运行的时间也减少了20%，在性能上已经是很大的提升了。而且已经减少了7亿次的执行次数，已经很NB了。那是不是到这就已经很完美了呢？ 答案是No。...用来标示该轮冒泡排序中，数组是否是有序的。每一轮的初始值都是true。 当第二层循环，也就是冒泡排序的元素两两比较完成之后，flag的值仍然是true，则说明在这轮比较中没有任何元素被交换了位置。...内存循环则负责先实现从左到右的冒泡排序，再实现从右到左的冒泡，并且同时结合了V4的优化点。 我们来看一下V5与V4的对比。

41220

快速排序python实现

快速排序python实现 快速排序 快速排序的实现同样使用分治法，它的原理是从序列中选择一个值作为基准值，然后分成比基准值小的序列集合和比基准值小的序列集合和与基准值相等的序列集合。...再将比基准值小的序列集合和比基准值小的序列集合再次进行选择基准值分割，最后再从下到上每层按照顺序合并即可。 如图： ?...就地快速排序 上面的快排使用了L，E，R存储临时的序列，这样会占用内存，使用就地快速排序的方式可以在原序列上完成排序，减少了内存的使用 def inplace_quick_sort(s,a,b):...(s,left+1,b) 上述代码是列表的就地快速排序，有部分注释可以参考，基本原理是： 选择索引b处的值为基准值 通过从左到右扫描与从右到左扫描，left是左扫描位置，right是右扫描位置，...找到左边第一个大于基准值的位置与右边第一个小于基准值的位置 然后将这两个值交换，并将left向右移动，right向左移动，继续重复进行 直到left>right,也就是全部扫描一遍后，将基准值

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Redis:10---List对象

列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色，在实际开发上有很多应用场景 特点： 一个列表可以存储多个字符串，相同元素可以重复出现 列表中的元素是有序的，根据元素的插入、删除顺序对元素进行排序...-将一个或多个值推入列衷的左蹦RPOPRPOP key-name- 移除并返回刚农聂石瑞的元素LPOPLPOP key-name- 移除并返回列农最左瑞印元素LINDEXLINDEX key-nameoffset...lrem命令会从列表中找到等于value的元素进行删除，根据count的不同分为三种情况： count>0，从左到右，删除最多count个元素 count<0，从右到左，删除最多count绝对值个元素...lrange注意事项： 第一，索引下标从左到右分别是0到N-1，但是从右到左分别是-1到-N 第二，lrange中的end选项包含了自身，这个和很多编程语言不包含end不太相同 ?...其他命令 命令用例和描述BLPOPBLPOP key-name [key-name ...]timeout———从第一个非空列表中弹出位升最左端 1元素， 或者在timeout秒之内阻塞并等待 可弹出的元素出现

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C#实现前向最大匹、字典树（分词、检索）

然后在用户输入的文字进行错词校验，需要判断输入的文字是否有错词，并找出错词以便提醒用户，并且可以显示出正确词以便用户确认，如果是错词就进行替换。 　　...它的优点是：最大限度地减少无谓的字符串比较。 Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。...通常字典树的查询时间复杂度是O(logL)，L是字符串的长度。所以效率还是比较高的。而我们上面说的foreach循环则时间复杂度为O(n)，根据时间复杂度来看，字典树效率应该是可行方案。 ?...因为我是结合字典树匹配错词所以一个字也可能是错字，则匹配到单个字，如果只是分词则上面的到一个字的时候就应该停止分词了，直接字符串长度减1。 　　...//将分出匹配上的词，加入到分词字符串数组中，正向和逆向不同 95 if (word !

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Leetcode【26、80、962】

解题思路： 这道题是给一个排序好的数组，通过修改原数组，使得前 K 个元素都不同，返回 K，要求使用 O(1) 的空间。...Best Time to Buy and Sell Stock 方法 1 的解法：在遍历的过程中，i_min 指向最小值，并更新 j - i_min 的最大值。...但是这道题还有 A[i] <= A[j] 的限制，因此我们先要对数组，并且带上索引进行升序排序。...including A[i]) 因此，我们使用左右遍历法，从左到右求最小值、从右到左求最大值，分别保存在数组 leftMin 和 rightMax 中。...实际上，在最后从左到右遍历的过程中，我们可以使用一个变量 left_min 来更新最小值，因此不用存储到数组中。这种做法类似于 Leetcode 【Array】915.

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玄学优化一个稳定排序算法

因此，优化的主体是三个排序算法：插入排序、归并排序、快速排序。 成对插入排序 插入排序本身就是稳定的，因此无需对插入排序进行稳定化处理。...比如对如下情况，选择的一对元素就是15和6。 先对较大的元素15进行插入之后，就可以从当前位置继续查找较小值6插入的位置。 插入6之后，完成一趟排序。...不难看出，由于将相邻两趟遍历减少为一次遍历，因此比较次数应该大致为原始选择排序的一半。以下为比较次数的对比测试，选取了最差情况倒序和随机两种情况进行比较。...稳定化快排、三者取中、双枢轴优化 快排本身并不是稳定的，不过好在稳定快排并不难，引入额外空间就可以实现了。另外，由于此场景下是针对对象排序，因此还可以使用null来进行标记，以减少比较次数。...由于程序场景下会遇到一定量的重复数据，因此三者取中优化并增添一个“== 排序依据”的分段效果要更好。

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