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归并排序和快速排序

归并排序定义：归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。...a[left + l] = temp[l]; } } } ---- 快速排序运行流程： 1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分...3）左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。...当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。...运行流程图：代码思路： 1）首先确定left、rigeht和基准点temp 2）当i(left) 和 j(right)相等的时候就结束循环 3）在循环中再次循环找出a[j]小于temp的时候把a[j

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快速排序和归并排序模板

快速排序 void quick_sort(int q[], int l, int r)//l为数组起始坐标，r为数组终止坐标 { if (l >= r) return;...q[i], q[j]); } quick_sort(q, l, j);//递归处理前段注意边界问题 quick_sort(q, j + 1, r);//递归处理后段 } 归并排序...r为数组终止坐标 { if(l >= r) return; int mid = (r + l) >> 1; merge_sort(q, l, mid);//递归排序左边...merge_sort(q, mid + 1, r);//递归排序右边 int k = 0, i = l, j = mid + 1; while(i <= mid && j <=

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选择排序、归并排序、快速排序。

2.归并排序（Merge Sort）我们先看看归并排序的实现思路 1.先将需要比较的数组从中间进行拆分前后两部分，然后将拆完后的继续拆分成前后两部分，直到不能拆分为止,图中并非完全拆好后结果，...2.将每次拆分的前后两部分分别进行排序首先我们用两个游标i和j来分别指向前部分的第一个数据和后部分的一个数据，然后比较前部分的第一个数据和后一个的第一个数据，如果前部分的第一个比后部分的第一个小...ps：归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)，同时归并排序是稳定的排序算法，归并排序需要一个和排序数组一样大的新数组，内存空间为O(n)，所以不是原地排序算法。...3.快速排序我们来看看快速排序的实现原理，首先给数组找一个基准数,一般选择首或者尾，然后用两个游标来指向数组两头，用尾部j比较基准数k，如果基准数小于j，则j向左移动，若基准数大与j，那么j不动...同时快速排序不是稳定的排序算法，快速排序只需要常量的内存空间消耗所以是原地排序算法。

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快速排序-归并排序-堆排序

码十大排序动图快速排序优化数组取标pivot,将小的元素放在pivot左边,大元素在右侧,然后依次对右边的子数组继续快排,以达到整个序列有序 public class QuickSort {...array[pivot] = array[counter]; array[counter] = temp; return counter; } } 归并排序...分治: 把长度为n的输入序列分为两个长度为n/2的子序列把这两个子序列分别采用归并排序将两个排序好的子序列合并为一个最终的排序序列 public class MergeSort {...堆排序详解堆排序–堆插入o(logN) 取最大值最小O(1) 数组元素依次简历小顶堆依次取堆顶元素,并删除平均时间复杂度O(nlogn) 最好情况 O(nlogn) 最坏情况 O(nlogn...//降一个数组(二叉树) 调整为一个大顶堆 /** * @param arr 待调整的数组 * @param i 非叶子节点在数组中索引 * @param length 表示对多少和元素的继续调整

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①归并排序、快速排序、堆排序、计数排序

] ①归并排序、快速排序、堆排序、计数排序归并排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度快速排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度堆排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 912....交易逆序对的总数 ①归并排序、快速排序、堆排序、计数排序归并排序 ⚪步骤归并排序：归并排序是一种分治法（Divide and Conquer）的经典排序算法，它的基本思想是将原始数组划分成较小的数组...快速排序 ⚪步骤快速排序：快速排序（Quick Sort）是一种常用的基于分治思想的排序算法。...if(arr == null || arr.length < 2) { return; } //使用快速排序，传入数组头部和尾部下标 quickSort(0, arr.length...快速排序的性能高度依赖于选择的基准元素。空间复杂度： O(log n) - 快速排序是一种原地排序算法，只需要常数级别的额外空间用于递归调用的栈。

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————排序总结——插入排序（直接排序和希尔排序）—选择排序（选择排序和堆排序）-交换排序（冒泡排序和快速排序）—归并排序（归并排序）

适用性：对于小规模的数据或者基本有序的数据，直接插入排序是一种简单高效的排序算法。但对于大规模乱序的数据，直接插入排序的性能较差，不如快速排序、归并排序等高效。...应用场景：快速排序在实际应用中广泛使用，特别适用于大规模数据的排序。它的性能优于其他常见的排序算法，如冒泡排序和插入排序。...优点：归并排序具有稳定性和适应性好的特点，适用于各种数据类型和数据规模。缺点：归并排序需要额外的空间来存储临时数组，对于大规模数据排序时可能会占用较多的内存。...交换排序是一种通过元素之间的交换来进行排序的算法，包括冒泡排序和快速排序。...归并排序具有稳定性和较高的时间复杂度，适用于大规模数据排序。

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Python 算法基础篇：归并排序和快速排序

Python 算法基础篇：归并排序和快速排序引言归并排序和快速排序是两种高效的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。...本篇博客将介绍归并排序和快速排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....快速排序选择一个基准元素，然后将列表分成三个子列表：小于基准元素的左子列表、等于基准元素的中间子列表和大于基准元素的右子列表。接着，通过递归地对子列表进行排序，最后将它们合并起来。 5....归并排序与快速排序的对比归并排序和快速排序都是高效的排序算法，它们都采用分治法思想，将问题分解为较小的子问题，然后再合并结果。...而快速排序也具有相似的时间复杂度，但在最坏的情况下，时间复杂度可能退化为 O ( n ^ 2 )。总结本篇博客介绍了归并排序和快速排序两种高效的排序算法。

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算法基础（一）| 快速排序和归并排序详解

文章目录快速排序算法详解例题：快速排序算法模板归并排序算法详解例题：归并排序算法模板快速排序算法详解不稳定，基于分治思想。...当i和j都等待交换的时候，交换ij，然后继续移动。直到i大于为止。例题：快速排序给定你一个长度为 n 的整数数列。请你使用快速排序对这个数列按照从小到大进行排序。...mid = (1+r)/2; 递归排序left和right。合二为一（重点）。合成一个有序的数组。合并的方法：双指针法。...由于归并排序是稳定的，因此在两数相同的时候可以把第一个数字移动到尾部。例题：归并排序给定你一个长度为 n 的整数数列。请你使用归并排序对这个数列按照从小到大进行排序。...，进行排序 merge_sort(q, l, mid), merge_sort(q, mid + 1, r); //=========归并的过程=========== //k表示已经归并的数

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排序链表（归并排序、快速排序）

题目在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序。...解题 2.1 归并排序参考单链表归并排序 class Solution { public: ListNode* sortList(ListNode* head) { if(head...2.2 快速排序 class Solution { public: ListNode* sortList(ListNode *head) { quicksort(head, NULL

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【说站】python归并排序和快速排序比较

python归并排序和快速排序比较 1、在预期情况下的快速排序和归并排序时间复杂度都一样。在空间复杂度上，没使用临时栈的快速排序在空间上优于归并排序。 2、快速排序是不稳定的，归并排序稳定。...在稳定性上来说，快速排序是不稳定的排序，归并排序与堆排序一样是稳定的排序，即排序后，比较值相同元素相对位置不变。 3、二者都很容易实现分布式算法。...归并排序将子序列分发下去后，需要等待其下属计算机的反馈，等得到有序子序列后，才能进行合并操作。 4、归并排序相比于快速排序，在面对大型数据集时显得更有效。...因为归并排序并不需要一次装载全部数据（快速排序需要一次装入，选择分界值分割序列），而且快速排序需要不断切换子序列，这将增加内存分页，并大大减缓了算法的运行。...以上就是python归并排序和快速排序比较，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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【算法】快速排序与归并排序对比

【算法】归并排序【算法】快速排序与归并排序对比 ---- 文章目录算法系列博客一、时间复杂度二、空间复杂度三、排序稳定性三、局部有序与整体有序一、时间复杂度 ---- 快速排序 (...[1,2,3] 排列情况 , 时间复杂度 O(n^2) ; 归并排序的最好情况下的时间复杂度和最坏情况下的时间复杂度都是 O(n \log n) ; 从时间复杂度来讲 , 归并排序...的稳定性要比快速排序高 , 二者时间复杂度相当 ; 二、空间复杂度 ---- 从空间复杂度来讲 , 归并排序的空间复杂度是 O(n) , 快速排序的空间复杂度是 O(1) , 快速排序没有使用额外的空间...; 快速排序中 , 这两个结果随机出现 , 同样使用快速排序 , 并不能保证得到的是相同的标记元素次序 ; 归并排序 , 可以保证 , 每次排序 , 得到的都是相同的结果 ; 三、局部有序与整体有序...份 , 递归调用该快速排序算法 , 直到所有的元素有序为止 ; 快速排序是先整体有序 , 然后局部有序 ; 归并排序先根据中心点分成两部分 , 左侧和右侧分别进行排序 , 两遍都排序完毕后 ,

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算法之常见排序算法-冒泡排序、归并排序、快速排序

，这样就比冒泡快了不少，时间复杂度为NlogN；快速排序的平均时间复杂度也是NlogN，但是实际的耗费时间会比归并排序快两三倍（当然快排在最坏的情况下时间复杂度还是N的平方，比归并排序大），它的平均执行时间能比归并更快一些是因为它每次分组时不是随机分组而是相对有序的分组...此处就再借用一个直观一点的例子来说明归并与快排二者的区别。假设有1000个学生，想对他们的成绩进行排序。...方法1借用归并排序的思想，具体这样做：将这1000个人分成10组，将每组的100人进行排序，排完之后再在各组之间从小到大依次进行比较，最后得到整个的成绩排名。...方法2借用快速排序的思想，具体需这样做：将1000个人也是分成10组，但是是按分数段分，0-10分的放在一组，10-20分的放在一组，20-30分的放在一组，依次类推，分完组之后再在各个小组中进行排序，...正文归并排序 // 归并排序 public static void mergeSort (int[] arr) { // 建一个临时数据来存放数据 int[]

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常见排序算法-冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序

‍个人主页：才疏学浅的木子 ‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ‍♂️ 本文来自专栏：算法算法类型：排序算法排序算法冒泡排序冒泡排序的优化选择排序插入排序...快速排序归并排序堆排序冒泡排序平均时间复杂度： o(n^2) 最好时间： o(n) 最坏时间： o(n^2) 空间复杂度： o(1) 是否稳定：稳定简单的冒泡排序...preIndex--; } nums[preIndex+1] = cur; } return nums; } 快速排序...平均时间复杂度： o(nlogn) 最好时间： o(nlogn) 最坏时间： o(n^2) 空间复杂度： o(logn) 是否稳定：不稳定快速排序 public void...temp; } } quickSort(nums,left,r); quickSort(nums,r+1,right); } 归并排序

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谁才是最强的排序算法: 快速排序, 归并排序, 堆排序

O(nlogn) O(nlogn) O(1) 不稳定归并排序 O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn) O(n) 稳定快速排序 O(nlogn) O(nlogn) O(n^2) O(logn...)~O(n) 不稳定可以看到，到达nlogn级别的排序算法，一共有三种，分别是堆排序，归并排序以及快速排序，其中只有归并排序最稳定。...可能对于快速排序来说就是10，但因为是常数级所以不影响大O。...在进行堆排序的过程中，由于我们要比较一个数组前一半和后一半的数字的大小，而当数组比较长的时候，这前一半和后一半的数据相隔比较远，这就导致了经常在cache里面找不到要读取的数据，需要从内存中读出来，而当...下面是一个测试数据：测试的平均排序时间：数据是随机整数，时间单位是s 数据规模快速排序归并排序希尔排序堆排序 1000万 0.75 1.22 1.77

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快速排序、归并排序、二分算法

快速排序思路：首先随机定义数组的一个数，把他当成边界值进行排序，一般是取数组中间的一个数，在这个数的左边区间寻找一个比他大的数，在这个数的右边区间寻找一个比他小的数，将这两个数进行交换，最后左边区间的数都小于他...temp; } } quick_sort(q,l,j); quick_sort(q,j+1,r); } 归并排序...可以二分的题目不一定有单调性二分的本质是边界二分法用于查找, 每次都选择答案所在的区间再次进行查找, 当区间长度为 1时, 就是答案模板1 // 区间[l, r]被划分成 [l, mid] 和...= mid; else l = mid + 1; } return l; } 模板2 // 区间[l, r]被划分成 [l, mid-1] 和...= mid; else r = mid - 1; } return l; } 如何选择模板根据 check(mid)来判断 r和

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【算法系列01】:快速排序&&归并排序

现在，让我们一起进入算法的世界吧~ 1.快速排序快速排序是在冒泡排序基础上的改进，其基本思想是基于分治。...大致思路是i和j分别向中间走，其中当i大于x时便停下来，j小于x时也是【假设从小到大排序】。然后当i和j两个指针都停下来，便交换两边的值。...快速排序例子：输入格式输入共两行，第一行包含整数 n。第二行包含 n 个整数（所有整数均在 1∼10的9次方范围内），表示整个数列。输出格式输出共一行，包含 n个整数，表示排好序的数列。...2.归并排序归并排序是一种稳定的排序，而快速排序则是一种不稳定的，归并排序也基于分治。 To：原序列中2个数相同，位置不发生变化我们便说这个排序是稳定的；反之则是不稳定的。...递归排序左边和右边。归并：合二为一，将排序后的数据合并，也是归并排序中最重要的一个环节。

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排序----归并排序

上一篇：希尔排序归并排序的特点：（优点）：能够保证将任意长度为N的数组排序所需时间和NlogN成正比。（缺点）：所需额外空间与N成正比。归并排序是算法设计中分治思想的典型应用。...左边当前元素（取右边元素） else a[k] = aux[i++];//右边当前元素>左边当前元素（取左边元素） } 对于长度为N的任意数组，自顶向下和自底向上的归并排序需要...对于长度为N的任意数组，自顶向下和自底向上的归并排序最多访问数组6*NlgN次。没有任何基于比较的算法能够保证使用少于lg(N!)~NlgN次比较将长度为N的数组排序。...算法改动：快速归并：按降序将a[]的后半部分复制到aux[]，然后将其归并回a[]，这样可以去掉循环中检测某半边是否用尽的代码。...次线性的额外空间：用大小M将数组分为N/M块，可以实现算法使需要的额外空间减少到max(M,N/M): 每个块用选择排序排序块之间归并排序排序下一篇：快速排序

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八大排序（二）堆排序，快速排序，归并排序，计数排序

0) { swap(&a[0], &a[end]); AdjustDown(a, end, 0); end--; } } （3）时间空间复杂度与算法稳定性时间复杂度时间复杂度：堆排序包括建堆和排序两个操作...二.快速排序（1）原理快速排序采用的是分治思想，即在一个无序的序列中选取一个任意的基准元素pivot，利用pivot将待排序的序列分成两部分，前面部分元素均小于或等于基准元素，后面部分均大于或等于基准元素...（2）不同版本快速排序快速排序的主框架为： // 假设按照升序对array数组中[left, right)区间中的元素进行排序 void QuickSort(int array[], int left...QuickSort(array, left, div); // 递归排[div+1, right) QuickSort(array, div+1, right); } 我们下面来介绍不同版本的快速排序...（1）原理：归并排序的原理是：归并排序算法有两个基本的操作，一个是分，也就是把原数组划分成两个子数组的过程。

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精益求精单链表归并排序与快速排序

精益求精单链表归并排序与快速排序 0.导语本节主要阐述自顶向下与自底向上的归并排序，以及改变连接状态与改变节点值的可快速排序。下面来仔细阐述。...1.自底向上的归并排序归并排序是最适合单链表排序的算法，因为两个链表的归并比较简单，和数组的归并过程思路相同。...，我们会发现链表不能像数组那样根据index去快速索引到相应位置上的值，那么在对链表进行归并排序的时候，就需要确定那两个列表进行归并，然后调用上述merge进行合并即可。...自顶向下的归并排序需要注意的是：如何找到链表的中点？...改变值的快速排序思想：由于链表只能顺序索引，故不能使用数组划分的方法。

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基本排序算法（冒泡排序选择排序插入排序快速排序归并排序基数排序希尔排序）

j-- ; } //将被标记值插入最终移出的空位置 array[j] = temp; } } 快速排序...左边的元素值都小于anchor值，右边的值都大于anchor值，递归排序左右两侧排序 //左边元素。...anchor值索引+1---high if (end < high) { quikeSort(arr, end + 1, high); } } 归并排序...：中分两个结合，分别归并排序，然后合并两个有序结合；递归进行 public static void mergeSort(int[] data) { sort(data, 0, data.length...，归并前面2个数组已有序，归并后依然有序 * * @param data * 数组对象 * @param left *

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