哨兵思想是指在算法中使用一个特殊值来检测或标记某些条件的发生，它的目的是为了简化代码，并使其更容易理解，常常用于在循环中优化边界条件的判断。
上一篇：低位优先的字符串排序 高位优先字符串排序是一种递归算法，它从左到右遍历字符串的字符进行排序。和快速排序一样，高位优先字符串排序算法会将数组切分为能够独立进行排序的子数组进行排序，但它的切分会为每个首字母得到一个子数组，而非像快排那样产生固定的两个或三个数组。 本算法也是基于键索引记数法来实现的。该算法的核心思想是先使用键索引记数法根据首字符划分成不同的子数组，然后递归地处理子数组，用下一个字符作为键索引记数法的键处理子数组。 因为是不同长度的字符串，所以要关注字符串末尾的处理情况。合理的做法是将所有
数组排序算法是一个经典的算法问题，这类排序算法非常多，比如我们熟知的冒泡排序、插入排序、快速排序等算法。这篇文章主要说一下五种排序算法：
我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
**策略这个词应该怎么理解，打个比方说，我们出门的时候会选择不同的出行方式，比如骑自行车、坐公交、坐火车、坐飞机、坐火箭等等，这些出行方式，每一种都是一个策略 **
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 回顾 五天过去了，8个主要排序算法的思想和原理图解都已经推送完了，在这些推送中，我们详细分析讨论了 各种排序算法的时间、空间复杂度； 算法的稳定性； 算法的优化改进 算法的应用场景 如果您想了解或者进一步熟悉下这些算法原理，请参考之前五天的推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到
在leetcode中，直接搜索排序标签出现的题目有80余道，这是与排序直接相关的题目，不包括其他一些用到排序思想的题目。
选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。这样一来，当遍历完未排序区间，就意味着已经完成整个序列的排序了。图示如下：
排序算法有很多种，甚至有很多都完全没有听过，我们最常见，也最经典的就是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。
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？
张云浩：字节跳动-程序语言团队成员，目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
当我们进行数据处理的时候，往往需要对数据进行查找操作，一个有序的数据集往往能够在高效的查找算法下快速得到结果。所以排序的效率就会显的十分重要，本篇我们将着重的介绍几个常见的排序算法，涉及如下
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
本文实例讲述了PHP设计模式之 策略模式Strategy。分享给大家供大家参考，具体如下：
排序： 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 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，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。 内部排序： 数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序： 数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。
任何被明确定义的计算过程都可以称作 算法 ，它将某个值或一组值作为输入，并产生某个值或一组值作为输出。所以 算法可以被称作将输入转为输出的一系列的计算步骤 。
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)。
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。
Q：什么是选择问题？ 选择问题，是假设一组 N 个数，要确定其中第 K 个最大值者。比如 A 与 B 对象需要哪个更大？又比如：要考虑从一些数组中找出最大项？
今天，文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子，给大家温故一下复杂度分析的概念，然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
说起排序我们都不会陌生，日常生活中处处藏着排序的影子。比如班级排名、网络购物时物品的排列等等… 我们知道排序，但是排序的方法也是多种多样的，有的排序效率低：比较排序、插入排序等，有的排序效率高：比如快速排序等，博主将带着你了解一些排序有关的算法，你准备好了吗！
我们在之前对直接插入排序算法的优化部分通过对直接插入排序的分析可以得到一个结论,即:
解题思路：希尔排序是插入排序的一种又称缩小增量排序，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。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。
本书的目标是研究各种重要和有用的算法——解决问题的方法适合计算机实现。算法与数据结构——组织数据的方案密切相关。本章介绍了我们研究算法和数据结构所需的基本工具。
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。
希尔排序是插入排序的一种，也称之为缩小增量排序。希尔排序算法是直接插入排序算法的一种改进，减少了其复制的次数，速度要快很多。希尔排序是非稳定排序算法，实现过程：
我们之前已经了解了5种基础算法，是否自己找了一些题练练手呢~话不多说，让我们进入第6中基础算法的学习吧。本篇我们将学习又一种排序算法——折半插入排序算法，跟上篇我们所学习的快速排序有点像，都是建立在我们之前学习的算法的基础上改进而来的。从这个算法的名字中大概就能知道它是建立在哪个算法的基础之上的，没错，就是折半（二分）查找和直接插入排序。
一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 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.prot
在生活中处处可见排序，当我们打开京东或者其它购物平台时，搜索物品，它会有一定的排序。 这次就来分享的博客与排序有关。 正文开始。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY 进行使用。
换句话说，业务中使用 SELECT 语句的时候除了不可避免的搭配 WHERE 以外，还会配合 ORDER BY进行使用。
排序对于任何一个程序员来说，可能都不会陌生。你学的第一个算法，可能就是排序。大部分编程语言中，也都提供了排序函数。
二者都是两个循环的算法，复杂度都是O(n²)，主要的差异点在于： 1. 冒泡排序在第二个循环中，起始未知是i，而不是1. 2. 需要交换的判断条件二者相反。
春晚好看吗？不存在的！！！ 在Java数据结构和算法（三）——冒泡、选择、插入排序算法中我们介绍了三种简单的排序算法，它们的时间复杂度大O表示法都是O(N2)，如果数据量少，我们还能忍受，但是数据量大，那么这三种简单的排序所需要的时间则是我们所不能接受的。接着我们在讲解递归 的时候，介绍了归并排序，归并排序需要O(NlogN)，这比简单排序要快了很多，但是归并排序有个缺点，它需要的空间是原始数组空间的两倍，当我们需要排序的数据占据了整个内存的一半以上的空间，那么是不能使用归并排序的。 本篇博客将
1 快速排序（QuickSort） 快速排序是一个就地排序，分而治之，大规模递归的算法。从本质上来说，它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 （1） 如果不多于1个数据，直接返回。 （2） 一般选择序列最左边的值作为支点数据。 （3） 将序列分成2部分，一部分都大于支点数据，另外一部分都小于支点数据。 （4） 对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法，但是就通常情况而言，没有比它更快的了。快速排序是递
来源：SteveWang www.cnblogs.com/eniac12/p/5329396.html#s32 我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。 排序算法大体可分为两种： 一种是比较排序，时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2)，主要有：冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 另一种是非比较排序，时间复杂度可以达到O(n)，主要有：计数排序，基数排序，桶排序等。 这里我们来探讨一下常用的比较排序算法，非比较排序算法将在下一篇文章中介绍。下
[本篇博文会对常见的排序算法进行分析与总结，并会在最后提供几道相关的一线互联网企业面试/笔试题来巩固所学及帮助我们查漏补缺。项目地址：https://github.com/absfree/Algo。由于个人水平有限，叙述中难免存在不清晰准确的地方，希望大家可以指正，谢谢大家：）]
插入排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用 in-place 排序，因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
「冒泡排序（bubble sort）过程包含多次冒泡操作，每一次冒泡操作都会遍历整个数组，依次比较相邻元素，不符合大小关系则互换位置，直到无元素需要交换。」
0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之：数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之：栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之：队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之：树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之：AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：直接插入排序及其优化（二分插入排序）解析及C++实现 数据结构图文解析之：
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
前言 昨天双11，什么也没买。因为没有想到什么必需的用品，何况也没有钱。身为屌丝的我，只能敲敲代码，写一写总结，岂不美滋滋哉。今天看了《五亿探长雷洛》这部电影，非常喜欢刘德华饰演的雷洛，因此雷洛照片
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注，让我们一起进步吧。 01 — 你会学到什么？ 彻底弄明白常用的排序算法的基本思想，算法的时间和空间复杂度，以及如何选择这些排序算法，确定要解决的问题的最佳排序算法，已经总结了冒泡排序和其改进后的快速排序算法，直接选择排序和堆排序算法，下面总结直接插入排序到希尔排序做的改进，后面再继续总结归并排序和基数排序。 02 — 讨论的问题是什么？ 各
在软件开发中也常常遇到类似的情况，实现某一个功能有多种算法或者策略，我们可以根据环境或者条件的不同选择不同的算法或者策略来完成该功能。如查找、排序等，一种常用的方法是硬编码(Hard Coding)在一个类中，如需要提供多种查找算法，可以将这些算法写到一个类中，在该类中提供多个方法，每一个方法对应一个具体的查找算法；当然也可以将这些查找算法封装在一个统一的方法中，通过if…else…或者case等条件判断语句来进行选择。这两种实现方法我们都可以称之为硬编码，如果需要增加一种新的查找算法，需要修改封装算法类的源代码；更换查找算法，也需要修改客户端调用代码。在这个算法类中封装了大量查找算法，该类代码将较复杂，维护较为困难。如果我们将这些策略包含在客户端，这种做法更不可取，将导致客户端程序庞大而且难以维护，如果存在大量可供选择的算法时问题将变得更加严重。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己在这块确实很弱，需要大补（残废了一般）。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、桶排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：
首先来解释一下插入排序法的原理，它的原理是每插入一个数都要将它和之前的已经完成排序的序列进行重新排序，也就是要找到新插入的数对应原序列中的位置。那么也就是说，每次插入一个数都要对原来排序好的那部分序列进行重新的排序，时间复杂度同样为O（n²）。 这种算法是稳定的排序方法。
在使用explain分析查询的时候，利用有序索引获取有序数据显示Using index。而文件排序显示Using filesort。
排序，是许多编程语言中经常出现的问题。同样的，在Python中，如何是实现排序呢？（以下排序都是基于列表来实现）
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