System.out.println(v+"放在"+this.item+"的左边"); } else { return this.left.addChild...(this.item); //判断右边的，如果有元素就打印 if(this.right!...=null){ this.right.printNode(); } } } } 将main方法写在了另一个测试类里面 package...："+tree.getSize()); tree.middleleList(); } } 2.运行结果 添加了根元素10 30放在10的右边 30重复元素 40放在30的右边...50放在40的右边 元素个数：4 10 30 40 50
输入n n为数组元素的个数 2. 输入n个数 存储到一个数组中 3. 用Arrays对数组进行排序 4....找出最大的偶数(输出内容的最后一个元素后面不带空格,输出的最后一个元素是最大的偶数) 5. 输出奇数 6....n的数组，请将数组中元素按照奇偶性重新划分，所有奇数靠左边，所有偶数靠右边，然后分别对奇数、偶数部分进行排序 请尽可能实现通过一次遍历并且原地操作（即不得借助其他数组）进行奇偶划分。...(" ") 所以要判断是否是最后一个元素 // 已知奇数在左 偶数在右 并且是按照顺序排序 那么最后一个元素就是最大的偶数 // 前面已经找到最大的偶数了...(arr[i]); } else { // 否则就不是最后一个元素 需要+ " " System.out.print
文心一言： PARTITION 是一种常见的快速排序算法，其目的是将数组分成两个部分，使得其中一个部分的所有元素都小于另一个部分的所有元素。在这个过程中，最小的元素会被放在数组的最后一个位置。...3.从数组 A 的第一个元素开始，依次将元素与基准元素 11 进行比较，如果该元素小于基准元素，则将其放在基准元素的左边，否则将其放在基准元素的右边。...具体操作如下： • 将第一个元素 2 与基准元素 11 进行比较，2 小于 11，所以将 2 放在基准元素 11 的左边。...• 将第十一个元素 11 与基准元素 11 进行比较，11 等于 11，所以将 11 放在基准元素 11 的左边。...4.经过上述操作，数组 A 中的元素已经被分为两个子数组，其中一个子数组中的所有元素都小于另一个子数组中的所有元素。
要分析一下我们的目的，我们想做到的是把比基准数小的元素放在基准数左边，比它的数放在右边 那么，需要覆盖的左边界的数应该是小于基准数的，那么这个数从哪来呢？从右边界来。...，我们想让基准数尽可能贴近中位数，而寻找基准数可能的策略是 ： 1.第一个元素做为基准数 2.随机寻找 3.将某个特定位置的元素当作基准数 一般情况下，需要我们排序的数组，是一组随机数，用上述...因为左栅已经是小于基准数的元素，而右栅已经是大于基准数的元素，所以我们把左边界从左栅右边的一个位置开始， 右边界从右栅的左边一个位置开始 ?...但是我们发现，如果我们把基准数放在数组中间，则在左右边界交换过程中，基准数会被移来移去，我们无法直到最终基准数在哪 除非编写多几条语句嗅探左边界或右边界操作基准数，记录操作后基准数的去向，显然我们不想那么做...显然我们不想让我们的主操作变得复杂，我们想让他越简单越好，所以我们可以直接把基准数放在右栅的左边一个位置 而让右边界从基准数左边一个位置开始向左移动。
快速排序是找出一个元素（理论上可以随便找一个）作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的 元素值 都不小于基准值，如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置...最坏情况是每次划分选取的基准都是当前无序区中关键字最小(或最大)的记录，划分的结果是基准左边的子区间为空(或右边的子区间为空)，而划分所得的另一个非空的子区间中记录数目，仅仅比划分前的无序区中记录个数减少一个...首先给出一个数组 {53，12，98，63，18，72，80，46， 32，21}，先找到第一个数--53，把它作为中间值，也就是说，要把53放在一个位置，使得它左边的值比它小，右边的值比它大。...，就是把所有小于53的数放 到它的左边，大的放在右边，然后返回53在整理过的数组中的位置。...，第一个指针称为p指针，在整个过程结束之前它牢牢的指向第一个数，第二个指针和第三个指针分别为lo指针和hi指针，分别指向最左边的值和最右边的值。
快速排序的基本思想是任取待排序序列的一个元素作为中心元素(可以用第一个，最后一个，也可以是中间任何一个)，习惯将其称为pivot，枢轴元素； 将所有比枢轴元素小的放在其左边； 将所有比它大的放在其右边...将一个数组分成两个数组的方法为： 先从数组右边找到一个比枢轴元素小的元素，将数组的第一个位置赋值为该元素； 再从数组的左边找到一个比枢轴元素大的元素，将从上面取元素的位置赋值为该值； 依次进行，直到左右相遇...初始化为第一个元素的值，即39； 查询左边的元素的变量为left，初始值为第一个元素的索引,0; 查询右边的元素的变量为right，初始值为第一个元素的索引,7。...设置为空（下同）； 然后从左边开始找一个比枢轴元素pivot大的元素；如果没找到left一直自增1； 将当前right所指元素设为该值； 然后从右边找到一个比枢轴元素小的，如果没找到right一直自减...1； 将当前left所指元素设为该值； 然后从左边开始找一个比枢轴元素pivot大的元素；如果没找到left一直自增1； 将当前right所指元素设为该值； 然后从右边找到一个比枢轴元素小的，如果没找到
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 思路 对于给定的数组，从中选一个元素为比较对象，一般选最左或最右的元素，选左边为升序排，选右边反之。...数组array[]： 最左边：target = 5 数组下标：i = 0, j = 9 步骤： ①从右边遍历数组，把array[ j ]比5小的放在5的左边, j–； 交换位置后i = 0...,j = 7： ②从左边遍历数组，把array[ i ]比5大的放在5的右边, i++； 交换位置后i = 5,j = 7： ③回到①②步骤循环执行： 循环执行后，比5小的都放在了5的左边，...比5大的都放在了5的右边； ④此时5左边和右边部分还是乱序的，这就需要做递归操作，把0 2 3 1 4和 7 8 6 9 部分继续执行述排序步骤。...left, i - 1);//继续处理左边的，这里是一个递归的过程 quicksort(a, i + 1, right);//继续处理右边的 ，这里是一个递归的过程 }
插入排序 从左至右两两对比，右边的数比左边的小，交换，交换，不断往右移动 选择排序 选定最左边的数A，第二个数B，A和B比较，A>B则交换；B大于A，则取B后一位与A做相同的比较，不断右移遍历完，则把最小的放在了最左边...当i和j相遇后，i,j对应的数要和A对比，比A大，继续走，当i或j有个数比A小时，该数与A交换；然后分成两份，交换数的左边和右边各自执行同样的算法 合并排序 合并排序简而言之就是分而治之的思想 把所有数据一步步拆分...而希尔排序会用较大的步长移动数据，所以小数据只需进行少数比较和交换即可到正确位置 桶排序 工作的原理是将数组分到有限数量的桶里。...计数排序使用一个额外的数组 {\displaystyle C} C ，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。...i放在新数组的第 C[i]项，每放一个元素就将C[i]减去1 基数排序 是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较 将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数字长度
空间复杂度：O(1) 2.希尔排序 步骤： 1.先选定一个小于N的整数gap作为第一增量，然后将所有距离为gap的元素分在同一组，并对每一组的元素进行直接插入排序。...key，一般是最左边或是最右边的。...（选取最左边的值作为key） 4.此时key的左边都是小于key的数，key的右边都是大于key的数 5.将key的左序列和右序列再次进行这种单趟排序，如此反复操作下去，直到左右序列只有一个数据，或是左右序列不存在时...logN，每层约有N个数，如下图所示： 5.2 挖坑法 5.2.1 递归 思路： 挖坑法思路与hoare版本(左右指针法)思路类似 1.选出一个数据（一般是最左边或是最右边的）存放在key变量中，...如此进行下去，直到cur到达end位置，此时将key和++prev指针指向的内容交换即可。 经过一次单趟排序，最终也能使得key左边的数据全部都小于key，key右边的数据全部都大于key。
快速排序的3个基本步骤：从数组中选择一个元素作为基准点排序数组，所有比基准值小的元素摆放在左边，而大于基准值的摆放在右边。每次分割结束以后基准值会插入到中间去。...最后利用递归，将摆放在左边的数组和右边的数组在进行一次上述的1和2操作。...为了更深入的理解，可以看下面这张图图片我们根据上面这张图，来用文字描述一下选择左右边的元素为基准数，7将小于7的放在左边，大于7的放在右边，然后将基准数放到中间然后再重复操作从左边的数组选择一个基准点23...，选择一个中间的数字为基准点，用两个数组分别去保存比基准数小的值，和比基准数大的值，最后递归左边的数组和右边的数组，用concat去做一个数组的合并。...对于这段代码的分析：缺点：获取基准点使用了一个splice操作，在js中splice会对数组进行一次拷贝的操作，而它最坏的情况下复杂度为O(n)，而O(n)代表着针对数组规模的大小进行了一次循环操作。
如果多项之间有很强的亲密性，将它们视为一个视觉单元，而不是鼓励的元素。...小结： 如果项之间存在亲密性，则将他们视为一个视觉单元，而不是多个孤立的元素。要有意的注意到阅读的顺序，视线如何移动，从哪里开始沿着怎样的路线，在哪里结束。...如果无关，则要分开 不要仅仅因为空白将元素放在角落或中央 对齐 1.原则是任何元素都不能随意安放，每一项与某个内容建立某种视觉联系。...图片.png 上图没有明确的右边界，但是将标题居中，看起来会非常杂乱 ? 图片.png 上图以左边界为明确基线，标题和文字都以此基线为准。 ? 图1.png ?...图2.png 图1虽然在左边有一条明确的基线，但是在右边与图片之间有部分空白，这部分的形状很难看，这部分空白将左边的文字和右边的图片分开 现在图片在左边使基线按照图片右侧为准，这样更加明确清晰 重复
arrays[i] = temp; } System.out.println("公众号Java3y" + arrays); 2.4快速排序 思路： 在数组中找一个元素(节点)，比它小的放在节点的左边...，比它大的放在节点右边。...将元素分隔开来，看成是有序的数组，进行比较合并 不断拆分和合并，直到只有一个元素 代码实现： 在第一趟排序时实质是两个元素(看成是两个已有序的数组)来进行合并，不断执行这样的操作，最终数组有序 拆分左边...[i]; i++; k++; } //如果右边的数组还没比较完，左边的数都已经完了，那么将右边的数抄到大数组中(剩下的都是大数字...} //如果最大的不是根元素位置，那么就交换 if (max !
动态数组 动态数组，对应于Java中的ArrayList，在插入元素时，分成两种情况： 数组未满，元素放在size下标的位置即可； 数组满了，需要扩容，一般扩容为N倍大小，Java里面是1.5倍，扩容时需要创建一个新的数组...这种方式跟计算平均时间复杂度有点类似，但是，它不是平均时间复杂度，它有一个专门的名称叫做均摊时间复杂度。...我们取最右边的元素为轴（Pivot），也就是12，将小于12的放在它的左边，大于12的放在它的右边，发现没有比12大的，所以，右边没有元素，经过此步，12的位置固定不变了。...接着，将12左右两边的元素再各取最右边的元素为轴，12的右边没有元素，所以，只需要处理左边就可以了，以10为轴，比10小的放在它的左边，比10大的放在它的右边，发现10的右边也没有元素（12已经固定了）...那是因为有序数组相对于经典快速排序，也是属于个例，穷举无限多的样本之后，有序数组的可能性实在是太小，所以，我们一般说经典快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，而不是以最坏情况来评估它的时间复杂度。
，决定让你们的表情变成这样 两区域划分 问题描述：给定一个整型数组 arr 和一个整数 target ，请把小于等于 target 的数放在数组的左边，大于 target 的数放在数组的右边 常规实现...target 的元素从右往左放入到新数组中 当 arr 遍历完，新数组中的元素顺序即是：小于等于 target 的数在左边，大于 target 的数在右边 我们来看代码实现 假设 arr ... ，和一个数 target ，请把小于 target 的数放在数组的左边，等于 target 的数放在数组的中间，大于 target 的数放在数组的右边 荷兰国旗是三种颜色 正好对应问题描述中的三个区域... 1、我们取最后一个元素作为 target ，将最后一个元素之前（不包括最后一个元素）所有元素进行一次 两区域划分 ，然后将大于区的第一个元素与 target 进行交换 2、此时 target ...类似 荷兰国旗问题 对 两区域划分 的优化，一次处理一批等于 target 的元素 处理步骤与 1.0 版本 类似，如下 1、取最后一个元素作为 target ，将最后一个元素之前的元素按 荷兰国旗问题
注意：先写“好想”的分支，排除了中位数之后，通常另一个分支就不排除中位数，而不必具体考虑另一个分支的逻辑的具体意义，且代码几乎是固定的。...如果从代码可读性角度来说，只要是你认为好想的逻辑分支，就把它写在前面，并且加上你的注释，这样方便别人理解，而另一个分支，你就不必考虑它的逻辑了。有的时候另一个分支的逻辑并不太好想，容易把自己绕进去。...（3）优点： 分支条数只有 2 条，代码执行效率更高，不用在每一轮循环中单独判断中位数是否符合题目要求，写分支的逻辑的目的是尽量排除更多的候选元素，而判断中位数是否符合题目要求我们放在最后进行，这就是第...不妨就把它放在最后来看，把候选区间“夹逼”到只剩 1 个元素的时候，视情况单独再做判断即可。...如果你实在很晕，不防就使用有 2 个元素的测试用例，就能明白其中的原因，另外在代码出现死循环的时候，建议你可以将左边界、右边界、你选择的中位数的值，还有分支逻辑都打印输出一下，出现死循环的原因就一目了然了
核心css，我总结有以下几点： 左边内容、右边nav均设置左浮动 main 没有触发bfc，也没有使用伪元素清除浮动，而是使用了一个空标签清除浮动。但我们平时不用空标签，而是用伪类元素。...而至于两端布局见下边。 五、左右两端布局 下边画了三处： ? 这个嵌套结构你看出来了吗？事先没看源码前，我一打眼觉得是左边一大块，右边一小块的两端布局。...要么只能margin微调，但常常情况是这个手机调好了，另一个手机又不行了。此消彼长，跟打地鼠似的。那我们怎么破？...右边的Beiging又一个padding-left值把左边的icon让了出来。而左边的icon使用的字体，放在i标签的伪元素before上了。...顺便提一下，让每一个看到的你心里回忆一下这个点。欢迎基础扎实的你的留言～ 好了，终于把自己心血来潮列的目录添满了，我和我的电脑现在都反映很慢了。那就完了？当然不是，因为，还有，一个！！！
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