思路：分别使用两个指针p和q, 因为可能q->val==p->val时，此时要删除q所指向的节点，所以需要一个s指针记录q,防止发生断链。
这是一道算法题，写算法题最恨没有图解，懂的人不需要看你的文章，不懂的你再怎么讲解也没有几张图解来得简单易懂，下面来分析一下这道题。...我暂时还没有更好的解决方案，虽然有一个办法解决，但是时间复杂度有点高，先看看我的思路吧。...这是一个无序的单链表，我们采用一种最笨的办法，先指向首元结点，其元素值为2，再遍历该结点后的所有结点，若有结点元素值与其相同，则删除；全部遍历完成后，我们再指向第二个结点，再进行同样的操作。...，继续遍历，将单链表中与第二个结点重复的所有结点删除。...通过比较发现，下一个结点的元素值与其相等，接下来就删除下一个结点即可： 此时p的指针域也为NULL，算法结束。
对于这个题目，我们曾经讨论过当数组元素全是整数时的情况，要找到满足条件的配对(i,j)，我们让i从0开始，然后计算m = k - A[i]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标j，满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j)，这种做法在数组元素全是正数，全是负数，以及是绝对值排序时都成立，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...使用这种查找办法，算法的时间复杂度是O(n*lg(n))。 上面算法形式很紧凑，无论数组全是正数，负数，还是绝对值排序时，都有效。...因此在查找满足条件的元素配对时，我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素，如果不行，那么我们再依据第三种情况去查找，无论是否存在满足条件的元素配对，我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中查找满足条件的元素配对
插入排序就是把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列 。与扑克牌的插入的类似。...如果a[endi] > tmp这个条件不成立，就证明tmp（要插入数字的值）大于等于前面序列的值，也就不用往前插入了，直接break。...当距离到达=1时，所有数在统一组内就排好序了。 有人可能就会问了，为什么要取一定距离来分组呢？...原因是因为插入排序在序列越有序的情况下效率越高，从上面直接插入排序我们就可以看出了，当要插入的序列已经有序而且要插入的数比要插入的序列的最后一个数大时，只需要比较一下就可以从循环中break，大大提高了算法效率...最后当gap == 1时，就是直接插入排序。在这里要说明一下，为什么for循环中的限定语句要写成i < n - gap？
当我们的目的是相对于当前值修改变量的值时，可以使用以下快捷方式： 递增/递减运算符：代码i++是i = i + 1��简写。代码++i相同，只是在递增/递减之后取表达式值，而不是之前。...其他复合运算符：代码i /= 2是i = i/2的简写。 条件语句提供了对执行流程的简单改变——根据指定条件在两个块中的一个中执行语句。...您可以使用 Java 的for符号简洁地表示这样的循环。 单语句块。 如果条件或循环中的语句块只有一个语句，则大括号可以省略。 以下表格说明了不同类型的 Java 语句。 数组。...类中的方法可以具有相同的名称，只要它们具有不同的签名。这个特性被称为重载。 方法具有单个返回值，但可能有多个返回语句。 Java 方法只能提供一个返回值。...前两者与静态方法相同：参数变量在方法签名中指定，并在调用方法时用客户端值初始化，局部变量在方法主体内声明和初始化。参数变量的作用域是整个方法；局部变量的作用域是定义它们的块中的后续语句。
当然，在某些情况下numpy没有您想要的功能。 在我们的第一个例子中，我们将用Python为插入排序算法编写一个函数。该函数将接受一个未排序的列表作为输入，并返回排序后的列表作为输出。...100000个数字是需要排序的相当多的数字，特别是当我们的排序算法的平均复杂度为O（n²）时。在我的i7–8700K电脑上，对所有这些数字进行排序平均需要3.0104秒！ ?...更糟糕的是，在我们的例子中，for循环中有一个while循环。另外,因为我们的排序算法是O (n²),当我们添加更多的项目列表,我们的运行时增加成平方! 让我们用numba加快速度。...nopython参数指定我们是希望Numba使用纯机器码，还是在必要时填充一些Python代码。通常应该将这个值设置为true以获得最佳性能，除非您在这时发现Numba抛出了一个错误。 就是这样!...这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。 上面的代码在我的PC上组合数组的平均运行时间为0.002288秒。
这个概念是说，如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。 我通过一个例子来解释一下。...稳定排序算法可以保持金额相同的两个对象，在排序之后的前后顺序不变 稳定排序有：插入排序，基数排序，归并排序 ，冒泡排序 ，基数排序。 不稳定的排序算法有：快速排序，希尔排序，简单选择排序，堆排序。...当我们需要将一个数据 a 插入到已排序区间时，需要拿 a 与已排序区间的元素依次比较大小，找到合适的插入位置。...，为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢？...希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
算法面试点汇总 我们会在这里介绍我所涉及到的算法相关的面试点内容，本篇内容持续更新 我们会介绍下述算法的相关面试点： 二分查找 冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 二分查找 我们在这里介绍二分查找的面试点...： 我们这里推荐使用模板1或模板2 如果我们在面试中需要计算二分查找次数： 我们需要采用模板3（默认JDK中的Arrays类中binarySearch方法）来进行计算 如果数组为奇数，我们直接取中间值...： 稳定性：当数组中出现相同元素时，稳定性算法在排序过程中不会改变相同元素的位置；但非稳定性算法会改变相同元素的位置 选择排序是非稳定性算法；冒泡排序为稳定性算法 插入排序 我们在这里介绍插入排序的面试点...我们在这里介绍一个插入排序的优化算法思想： /*希尔排序*/ 由于面试中并不经常考察希尔排序算法，我们在这里仅给出思路 /*产生原因*/ 由于插入排序会进行多次的数据交换（将已排序数组中的高位值移动到高位...=的条件，否则可能出现无限循环或者排序错误 快速排序优化算法 我现在给出的整个快排算法是Acming中闫老师给出的算法，我们的面试尽量书写这个算法： /*快排优化算法*/ import java.util.Scanner
使用一个接收两个参数的方法chatAt()来替换系统的chatAt()（将字符串中的字符索引转换为数组索引），当指定的位置超出字符串的长度，则返回-1，其他情况返回指定索引处的字符。...因为数组下标非负，所以需要将所有返回值+1得到非负int值作为count[]的下标。...知道了算法的核心思想，理解下面的算法代码不难，它相对于低位优先算法改动和增加的代码并不多。增加了一个条件语句方便在子数组规模较小时切换为插入排序（提高效率），最后增加了一个循环完成递归调用。...如果相同的子字符串出现过多，切换排序方法条件将不会出现，那么递归方法就会检查所有相同建中的每一个字符。...另外，键索引记数法无法有效判断字符串中的字符是否全部相同：它不仅需要检查每个字符和移动每个字符，还需要初始化所有频率统计并将它们转化为索引等。 3、额外空间 高位优先算法使用了两个辅助数组。
其次，排除弟中弟的选择排序，分析江山图得知冒泡排序和插入排序的时间复杂度，在最好情况和最坏情况下差了一个指数级别，这个地方有很大的优化空间让大神们发挥。...希尔排序 鉴于网上很多文章 上来就讲希尔排序是什么样的，但是都没有说明为什么会有这个版本排序，怎么演变过去的，所以这里我来分析一下，有不同的意见欢迎分享。...希尔优化思路：所以，希尔就是从这个点着手优化的，先将整个数组进行宏观调控，使用分组的方式，分组策略使用一个递减序列，每组依然使用插入排序算法进行组内排序，最后将分组都组合起来，这样局部宏观调控之后每组都有序即局部有序...，而且这组已经被宏观调控的大致有序，最后这组仍然使用插入排序算法进行微调，即全部有序，全排序。...时间复杂度分析 最好和最坏情况下都一样，具体值看看江山图，由于推算方法过于复杂这里不做具体推算，感兴趣的可以去看相关的论文。 快速排序 百度百科说快排是冒泡排序的变种，我找了全网也没找到为什么。
原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prototype.sort使用了快速排序时, 我的内心是奔溃的(啥是快排, 我只知道冒泡啊...Tips: 由于冒泡排序只在相邻元素大小不符合要求时才调换他们的位置, 它并不改变相同元素之间的相对顺序, 因此它是稳定的排序算法. 由于有两层循环, 因此可以有四种实现方式....Tips: 同直接插入排序类似, 折半插入排序每次交换的是相邻的且值为不同的元素, 它并不会改变值相同的元素之间的顺序. 因此它是稳定的....Tips: 我们知道, 单次直接插入排序是稳定的, 它不会改变相同元素之间的相对顺序, 但在多次不同的插入排序过程中, 相同的元素可能在各自的插入排序中移动, 可能导致相同元素相对顺序发生变化....之前在捋一捋JS的数组一文中就提到: Chrome的v8引擎为了高效排序, 在排序数据超过了10条时, 便会采用快速排序. 对于10条及以下的数据采用的便是插入排序.
结论 所有短序列的元素有序情况下，插入排序性能最好 在大部分的情况下，快速排序有较好的综合性能 几乎任何情况下，堆排序的表现都比较稳定 我认为这个比例不是很好，并不能完全表达这三种排序 2.4.6 设计一个更好的算法...它对常见的序列类型做了特殊的优化，使得在不同条件下都拥有不错的性能 3.2 版本介绍 3.2.1 版本一 综合三种排序方法的优点 对于短序列(小于一定长度)我们使用插入排序 其他情况，使用快速排序来保证整体性能...短序列的具体长度是多少呢？ 12~32，在不同语言和场景中会有不同，在泛型版本根据测试选定24。为什么会不同，是因为每个语言的执行效率问题吗？ 2....数组中的已经排好的数中的中心值在未排序的数组中的位置距离两端很近（指离下标0和最length-1很接近），什么时候算近？...不是很好，因为采样数量有限，不一定能采样到相同元素 解决方案： 如果两次partition生成的pivot相同，即partition进行了无效分割，此时认为pivot的值为重复元素 优化-重复元素较多的情况
插入排序和冒泡排序的时间复杂度 插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同，都是 O(n2)，在实际的软件开发里，为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢？ 2....两遍排序之后，我们得到的订单数据就是按照金额从小到大排序，金额相同的订单按照下单时间从早到晚排序的。为什么呢？ 稳定排序算法可以保持金额相同的两个对象，在排序之后的前后顺序不变。...在第二次排序中，我们用的是稳定的排序算法，所以经过第二次排序之后，相同金额的订单仍然保持下单时间从早到晚有序。 ? 3. 冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序只会操作相邻的两个数据。...当我们需要将一个数据 a 插入到已排序区间时，需要拿 a 与已排序区间的元素依次比较大小，找到合适的插入位置。...图一为测试代码插入排序的所需时间为图二，冒泡排序为图三。 ? ? ? 当然实际上在50000的数据量时也不是差距很大，但是如果是更大的呢？
有可能父节点没有右孩子，此时在if语句的条件判断部分就出现了越界访问的问题，所以我们还要加上一个判断条件，就是保证有右孩子的同时，去看一下我们的假设是否正确。...我们在if语句的判断部分，找的数一定得比key小或大，连相等都是不可以的，为什么呢？因为会产生死循环。...我在写这个代码时，受前面快排的影响，在定义end1时，不小心定义成mid-1了，这样就把mid位置的元素落下了，结果代码就挂了，我们递归可不是前面key那样啊，每一个元素都不可以落下的，要真正实现归并，...包括我刚开始也是这么理解的，但其实并不是这样的。 b.定义： 如果某个排序算法在排序过程中，没有打乱原有序列中相同数据的相对位置关系，我们就称这个算法是稳定的。...所以一棵二叉树的空间复杂度就是O(logN)，因为空间最大最大的时候，也就是顶满了，使用的也是二叉树高度个函数栈帧，后面的每一棵子树或节点都是利用之前递归到最深开始返回时，这一过程中所开辟的函数栈帧。
嵌套只不过是分支中又包括分支语句而已，不是新知识，只要对双分支的理解清楚，分支嵌套是不难的。下面我介绍几种基本的分支结构。...如：要计算x的绝对值，根据绝对值定义，我们知道，当x>=0时，其绝对值不变，而x<0时其绝对值是为x的反号，因此程序段为：if(x<0) x=-x; ②if(条件) {分支1} else {分支...常用的三种循环结构学习的重点在于弄清它们相同与不同之处，以便在不同场合下使用，这就要清楚三种循环的格式和执行顺序，将每种循环的流程图理解透彻后就会明白如何替换使用。...在学完这三个循环后，应明确它们的异同点：用while和do…while循环时，循环变量的初始化的操作应在循环体之前，而for循环一般在语句1中进行的； while 循环和for循环都是先判断表达式，后执行循环体...因此，对函数的定义、调用、值的返回等中要尤其注重理解和应用，并通过上机调试加以巩固。 三 掌握一些简单的算法 编程其实一大部分工作就是分析问题，找到解决问题的方法，再以相应的编程语言写出代码。
由于是在计算机中执行，所以通常先用伪代码来表示，清晰的表达出思路和步骤，这样在真正执行的时候，就可以使用不同的语言来实现出相同的效果。 2....一个算法花费的时间与算法中的语句执行次数成正比，算法中的语句执行次数越多，它花费的时间就越多。一个算法中的语句执行次数成为语句频度或时间频度，记为T(n)，n为问题的规模。...与直接插入算法的区别在于：在有序表中寻找待排序数据的正确位置时，使用了 折半查找/二分查找 。...所以，折半插入排序和插入排序的时间复杂度相同都是O(N2)。 在减少了比较次数方面它确实相当优秀，所以该算法仍然比直接插入排序好。...空间复杂度 折半插入排序和插入排序一样只需要一个多余的缓存数据单元来放第 i 个元素，所以空间复杂度是O(1)， 稳定性 因为排序前2个相等的数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，所以它是一个稳定排序
思考题：插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同，都是 image.png ，在实际的软件开发里，为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢？ 如何分析一个“排序算法”？...在冒泡排序中，只有交换才可以改变两个元素的前后顺序。为了保证冒泡排序算法的稳定性，当有相邻的两个元素大小相等的时候，我们不做交换，相同大小的数据在排序前后不会改变顺序，所以冒泡排序是稳定的排序算法。...当我们需要将一个数据 a 插入到已排序区间时，需要拿 a 与已排序区间的元素依次比较大小，找到合适的插入位置。...第二，插入排序是稳定的排序算法吗？ 在插入排序中，对于值相同的元素，我们可以选择将后面出现的元素，插入到前面出现元素的后面，这样就可以保持原有的前后顺序不变，所以插入排序是稳定的排序算法。...这个问题我着重来说一下。答案是否定的，选择排序是一种不稳定的排序算法。从我前面画的那张图中，你可以看出来，选择排序每次都要找剩余未排序元素中的最小值，并和前面的元素交换位置，这样破坏了稳定性。
为什么要关注排序的稳定性： 在知道排序稳定性的概念之后，很多同学可能都会产生一个疑问：我们为什么要注重排序算法的稳定性呢？这里我以高考成绩排名的例子来阐述。...，如果我们使用的排序算法不稳定，那么成绩总相同的两个人的排名就可能出现错误。...实际中我们玩扑克牌时，就运用了插入排序的思想： 动图演示 如图：当我们插入第 i (i>=1)个元素时，前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序，此时用array[...1)； 稳定性 和直接插入排序不同，希尔排序是不稳定的：因为在预排序过程中，数值相同的元素可能会被分配到不同组中，不同组进行插入排序之后，数值相同的元素的相对位置就可能会发生改变，所以不稳定。...；这样，即使数组元素为负数，那么当其减去最小值之后也会映射到大于0的下标中去；最后，当我们取出元素覆盖原数组时，再让其加上最小值即可。
排序的稳定性是指在排序过程中，具有相等键值的元素在排序前后保持相同顺序的特性。...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。...常见的内排序算法包括快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序、选择排序、插入排序等。 外排序 外排序是指当需要排序的数据量非常大，一次性无法全部加载到内存中时使用的排序方法。...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...2.3稳定性分析 在插入排序中，每个新元素被"插入"到已经排序的序列中，在找到合适的插入位置之前，它不会交换到任何具有相同值的元素前面。
线性探测的缺点是聚集的趋势，项在表中聚集，这意味着如果在相同的散列值处发生很多冲突，则将通过线性探测来填充多个周边槽。这将影响正在插入的其它项。...用于处理冲突问题的替代方法是允许每个槽保持对项的集合（或链）的引用。链接允许许多项存在于哈希表中的相同位置。当发生冲突时，项仍然放在散列表的正确槽中。...如果键已经在map中，那么用新值替换旧值 get(key)给定一个键，返回存储在map中的值或None del使用del map[key]形式的语句从map中删除键值对 len()返回存储在map中的键值对的数量...in返回True对于key in map语句，如果给定的键在map中，否则为False 字典的一个很大的好处是，给定一个键，我们可以非常快速地查找相关的值。...插入排序 插入排序仍然是O（n^2），工作方式略有不同，始终在列表较低的位置维护一个排序的子列表。然后将每个新项插入之前的子列表，使得排序的子列表成为较大的一个项。
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