排序算法中，冒泡、插入、选择属于相类似的排序算法，这类算法的共同点：通过不停地比较，再使用交换逻辑重新确定数据的位置。
选择法排序是指：如果要把一个数组从小到大排列，那么就从该数组中依次选择最小的数字来排序。从第一个数字开始，将第一个数字与数组中剩下数字中最小的那一个交换位置，然后将第二个数字与剩下数字中最小的那个交换位置，以此类推，直到最后一个数字。 例如输入数组{7,5,4,8,6,2,3} 第一次排序通过查找最小的数字，交换7与2的位置；第二次查找5后面最小的数字，找到了3，交换5与3的位置；第三次查找4之后最小的数字，发现并没有数字比4小，交换4与4的位置（相当于没有改变）；第四次查找8后面最小的数字5，交换8与5的位置。
在所有的排序算法中，冒泡、插入、选择属于相类似的排序算法，这类算法的共同点：通过不停地比较，再使用交换逻辑重新确定数据的位置。
1 到 13 的排序为: 1,10,2,11,3,12,4,13,5,6,7,8,91,10,2,11,3,12,4,13,5,6,7,8,9 。第 5 个数为 3 。
排序算法可以说是一项基本功，解决实际问题中经常遇到，针对实际数据的特点选择合适的排序算法可以使程序获得更高的效率，有时候排序的稳定性还是实际问题中必须考虑的，这篇博客对常见的排序算法进行整理，包括：插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、堆排序、归并排序、希尔排序、二叉树排序、计数排序、桶排序、基数排序。
给定一个未排序的整数数组，找出最长连续序列的长度。要求算法的时间复杂度为 O(n)。
在实际使用数组的过程中，数组不仅可以存储多个同类型的数据，而且要求这些数据按照某种特征进行排序。例如，学生的成绩，需要按照从高到低的顺序排列，这就需要使用排序算法。
对于长度为 n 的数组，我们需要对其进行 k 次分割。每次分割的期望时间复杂度是 O(n/k)，因为每次分割我们将数组分成两个部分，一个部分的长度为 n/2，另一个部分的长度为 n/2 + k。对于这个分割，我们需要遍历 k 个元素并找到其正确的位置。因此，分割的期望时间复杂度是 O(k)。
今天技术群里有同学提出想讲非数字的用户 ID 映射到位图中，计划采用 murmur 3 哈希算法，询问冲撞率是多少。 借着这个机会简单聊下非数字用户ID 如何更好地避免冲突，是否有更好的思路。
大家好，我是拿输出博客督促自己刷题的老三，前面学习了十大排序：万字长文|十大基本排序，一次搞定！，接下来我们看看力扣上有没有什么能拿排序解决的题目吧！
信息获取后通常需要进行处理，处理后的信息其目的是便于人们的应用。信息处理方法有多种，通常由数据的排序，查找，插入，删除等操作。本章介绍几种简单的数据排序算法和高效的排序算法.
你好程序员，我们大多数人都害怕算法，并且从未开始学习它。但我们不应该害怕它。算法只是解决问题的步骤。
一、希尔排序介绍 来源百度百科： 希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。 从上面我们很容易看出来，它是插入排序的高级版 回顾一下插入排序： 将数据插入到已有序的数列中 排序前：将每个元素看成有序的数列 第一趟排序后：得到一个有序数列，其大小为2 第二趟排序后：得到一个有序数列，其大小为3 第三趟排序后
冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。
作者：Linux中国 来源：见文末 Linux中一个基本命令是ls。没有这个命令，我们会在浏览目录条目时会遇到困难。这个命令必须被每个学习Linux的人知道。 ls是什么 ls命令用于列出文件和目录。
对于直接插入排序问题，数据量巨大时。 将数的个数设为n，取奇数k=n/2，将下标差值为k的数分为一组，构成有序序列。 再取k=k/2 ，将下标差值为k的书分为一组，构成有序序列。 重复第二步，直到k=1执行简单插入排序。
在本文中，我们将通过动图可视化加文字的形式，循序渐进全面介绍不同类型的算法及其用途（包括原理、优缺点及使用场景）并提供 Python 和 JavaScript 两种语言的示例代码。除此之外，每个算法都会附有一些技术说明，比如使用大 O 符号来分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度等，也提到了一些多数人都很容易理解的一些高级概述。
输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3，32，321}，则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
排序是您在学习JavaScript时将使用的众多基本方法之一。让我们回顾一下如何对不同的数据类型使用排序方法。
提供了 Java 技术作为一个整体的概述。它讨论了 Java 编程语言和平台，广泛概述了这项技术可以做什么以及如何让您的生活更轻松。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
4.插入新成绩：从键盘输入一个新学生的成绩，将新成绩按照已排序的成绩顺序（从高到低）插入到数组a中。
快速排序算法是非常高效的一个排序算法，在众多的排序算法里面其无论在时间复杂度还是空间复杂度都是比较低的。因此作为一个程序员，我们很有必要学习和理解快排的原理。
上一篇文章《向量检索研究系列：本地向量检索（上）》介绍了如何加快向量相似度计算，但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序，以及有必要的话，在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选（可选流程）。
前言 上一篇中我介绍了phttp://www.freebuf.com/articles/others-articles/134271.htmlwnable.tw中第三题calc的解题思路，在这篇里，我将和大家分享第四题dubblesort的分析过程。 该题在算法上难度不大，能看得懂汇编就基本上可以分析清楚，重点是如何在ASLR、NX等多重保护开启的情况下，利用题目中出现的漏洞来进行漏洞利用，并获取系统shell。该题为我们提供了一个在多重保护下栈溢出的思路，而且还有几个小的技巧值得我们学习。作为一名新手，在
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前些年的段子里，总有一些主考官的思想格局打不开，抛出这样的问题：让我在10秒钟内记住你。于是就有了，被打耳光的，被亲的，被扒衣服的，摔手机的······但作为程序员，要怎么用代码震惊的别人呢？
对很多开发者来说，编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多，其中很多还往往与开发者的日常工作无关，只会额外增添压力。
希尔排序（Shell Sort），是插入排序的一种又称“缩小增量排序”,同时它是非稳定排序算法。该方法因 D.L.Shell 于 1959 年提出而得名。
前言 最近编程状态很自由，我挺喜欢这种感觉。不过还是要给自己制定一个计划，每天学习一小节《Java数据结构与算法》和看一小节刘宇波老师的《数据结构与算法》视频，还有就是学习Spring Boot项目
PHP数据结构（二十一）——希尔排序 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 希尔排序，又称缩小增量排序，也属于插入排序类方法，时间上有较大改进。前面叙述的插入排序方法的时间复杂度都是O(n2)，当待排序记录都是正序时，时间复杂度提高到O(n)。 希尔排序的基本思想是：先将整个待排记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录基本有序时，再对全体进行一次插入排序。 二、算法 希尔排序实质上就是跳跃版的直接插入排序，其每次都设定一个不同的增量，如第一次增量是5、第二次增量是3
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.09687.pdf GoT的关键思想和主要优势在于将LLM生成的信息建模为图（arbitary graph），其中信息单元（思维，LLM thoughts）作为图的顶点，顶点之间的依赖关系作为图的边。 GoT方法可以将任意的LLM思维组合成协同结果，提取出整个思维网络的本质，或者使用反馈回路来增强思维。 通过实验可以证明GoT在不同任务上提供了优于现有技术的优势，例如，与ToT相比，排序任务的质量提高了62%，同时成本降低了31% 研究人员认为，GoT方法可以让LLM推理更接近人类的思维和大脑推理机制，比如二者都在内部形成了复杂的网络结构。 LLM思维（thought）的进化之路 用户与LLM对话的过程主要包括用户消息（提示，prompts）和模型回复（思维、想法，thoughts），其中回复可以是一段文本（摘要任务）、一个文档（生成任务）或是一个代码块等。 为了充分激活语言模型的能力，通常会采用各种提示方法：
众所周知，JavaScript 一直在迅速变化。新的 ES2020 引入了许多很棒的功能。你可以通过很多不同的方式去编写代码。他们会达到相同的目标，但其中一些会更短、更清晰。你可以凭借一些小技巧来使代码更清晰。这里列出的 JavaScript 开发技巧一定会对你有所帮助。
要解决该题目，我们通过观察示例，优先考虑其边界情况，即当数组长度为 1 或为空时，此时最大间距应该为 0；
作为网络安全初学者，会遇到采用Go语言开发的恶意样本。因此从今天开始从零讲解Golang编程语言，一方面是督促自己不断前行且学习新知识；另一方面是分享与读者，希望大家一起进步。前文介绍了Golang的顺序控制语句和条件控制语句。这篇文章将详细讲解循环控制语句和流程控制，包括for、break、continue、goto及相关编程练习。
jq 就像sedJSON 数据一样 - 您可以使用它来切片、过滤、映射和转换结构化数据，就像 ,sed和 朋友让您玩文本一样容易。awkgrep
每一层都会将所有数遍历一遍，所有每一层的时间复杂度为O(N) 一共遍历了高度次 根据二叉树性质：2^h-1=N h=log N 快速排序的整体时间复杂度为O(N*logN)
问题描述 百度面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo（antirez）通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库（英文全称是 REmote DIctionary Server，中文译作远程字典服务器），由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作，已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案，被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
在高考结束以后，所有人都在等着成绩，政府部门面对几百万的数据，你知道他们是怎么算名次的么？上一次学到递归排序以及快排，确实，用他们可以实现，可是他们的时间复杂度最低都是O（nlogn）。今天我们来看看有没有更快捷的排序方法？
我们这里说说八大排序就是内部排序。 当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。 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，
八大排序算法详解_面试+提升 概述 排序有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。 我们这里说说八大
同步GitHub在此 ? https://github.com/TeFuirnever/GXL-Skill-Tree 剑指 Offer（C++版本）系列：总目录和一些提高效率的说明 剑指 Offer（
示例：此程序每一次输入一组乱序的数据后，会输出一组排好顺序的从小到大（或从大到小）的数据。
之前写算法题题解的时候，都会和大家探讨一下做题的一些技巧和方法。前前后后也写了不少，今天做一个简单的总结，整理一下所有我相对比较熟悉的技巧，尤其是在面试或者是比赛的时候应付难题的技巧。说不定就可以在关键时刻起到作用。
算法的稳定性：通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。在简单形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原来在位置前，排序后Ai还是要在Aj位置前。
数据结构和算法 链表 链表，常见的面试题有写一个链表中删除一个节点的算法、单链表倒转、两个链表找相交的部分，这个一般必须得完全无误的情况下写出来； 给出两个链表的头结点，找出这两个链表的交点。 java 中数组和链表的区别，各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表（跳表） 设计跳表，跳表插入开销，跳表随机读取过程 给你一个单向链表，给这个链表做K反转，例如 k=3 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 反转后为：3 -> 2 -> 1 -> 6 -> 5 -> 4 链表长度保证为K的
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