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【RAPID】分类排序

ED xiexie forUS(づ ̄3 ̄)づ╭❤~

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常见排序算法分类

此篇博客不讨论排序算法的思想,时间复杂度,空间复杂度,实现代码。只介绍常见排序算法有哪些,并按照什么进行分类。    排序算法分为两大类: 比较类非线性时间排序:交换类排序(快速排序和冒泡排序)、插入类排序(简单插入排序和希尔排序)、选择类排序(简单选择排序和堆排序)、归并排序(二路归并排序和多路归并排序)。 非比较类线性时间排序:计数排序、基数排序、桶排序。   请记住:两类排序算法中在不知道待排序数特点的情况下,普适性能最佳者分别为归并排序和基数排序。 当然具体情况需要具体分析,根据待排序数和各排序算法的特点选择合适的排序算法。

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    PHP 实现分类数据间隔排序

    数据场景: 现有视频若干,各视频有所属分类,数据项 格式如下 [ "id"=>1, "cate_id"=>1 ] 现有视频已按照指定规则排序完成 排序要求: 顺序排列中,连续的 10个视频中,不能有属于相同分类的视频 生成假数据: //假设有100个分类,ID为 1-100 //$cates=[1,...,100]; //生成5000条视频数据 $video=[]; for ($i=1;$i<=5000;$i++){ $video[]=[ "id"=>$i, "cate_id"=>mt_rand(1,100), //所属分类ID 16-52-16" "17-11-17" "18-91-18" "9-66-9" // -- id:9 - 所属分类66 - 距离同分类 ID 7 步长10 "15-56-15 " // -- id:15 - 所属分类56 - 距离同分类 ID 8 步长10 "19-55-19" "20-43-20" "21-46-21" "22-50-22" ...

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    Java根据IP地址进行分类排序

    java.util.stream.Collectors; /** * @version 1.0 * @ClassName IPUtils * @Author duanjiangcheng * @Description 根据IP进行分类排序 * @time 2022/5/16 9:51 */ public class IPUtils { /*1代表A类,2代表B类,3代表C类;4代表其它类型*/ /**

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    leetcode 75 | 颜色分类(一次遍历排序

    给定一个包含红色、白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中,我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 注意: 不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。 示例: 输入: [2,0,2,1,1,0] 输出: [0,0,1,1,2,2] 进阶: 一个直观的解决方案是使用计数排序的两趟扫描算法。 首先,迭代计算出0、1 和 2 元素的个数,然后按照0、1、2的排序,重写当前数组。 你能想出一个仅使用常数空间的一趟扫描算法吗? 本题题意是将一个颜色数列进行排序,不过只有3种颜色,针对这种特殊性,可以采用一次遍历数组的方式将数列进行排序排序的思路是: 从左往右,凡是遇到0的,就交换到左边。

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    R语言入门之数据排序、合并、分类汇总

    数据排序 在R中对数据框中的数据排序,我们通常使用order()函数,该函数默认是升序,但是在要排序的变量前加上减号(-)就相当于降序排列了。 # 以mtcars数据为例对数据进行排序 attach(mtcars) # 固定数据集 # 按变量mpg排序 newdata <- mtcars[order(mpg),] # 按变量mpg和cyl排序 数据分类汇总 在R中对数据进行分类汇总是一件比较容易的事情: # 对mtcars数据集的变量cyl和vs进行分类汇总并计算各组数值型变量的均值 attach(mtcars) # 固定数据集 aggdata <-aggregate(mtcars, by=list(cyl,vs), FUN=mean, na.rm=TRUE) # 分类汇总 print(aggdata) # 输出结果 detach(mtcars 关于数据的排序、合并与分类汇总就先讲到这里,有兴趣的朋友可以自行深入探索。 至此,R语言入门的所有内容均已介绍完毕,在后面的内容我会相继带大家入门Python编程以及进阶R语言。

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    产品列表页分类筛选、排序的算法实现(PHP)

    param string $sql 单表查询的SQL * @param int $countPerPage=16 每页商品数 * @param string $orderBy='salseF DESC' 排序 其中的数据库设计为: product表:ProductId-产品ID、name-产品名、sort1-一级分类、sort2-二级分类、sort_brand-品牌分类、price-价格、onSale-上下架 在上面展示的分类和搜索中,黑色导航栏、性别以及以后可能扩展的筛选项为标签联表查询,尺码为库存表联表查询。 /**根据筛选条件查找分类产品,多表查询 //默认每页16 //排序为销售阈值 * @param string $sql 单表查询的SQL * @param int $ 逻辑是: 1、根据 get 的参数,分别依次进行筛选/排序处理; 2、只在product表中产生where条件的,以一次查询加 简单where SQL拼接的方式处理; 3、多表联合并在其它表有 where

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    plot_importance多分类排序不匹配、图片数值不显示

    分类 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'reg:squarederror', "learning_rate": 0.01, items.feature_importances_ imp.round(6) i+=1 plt.show() imp.to_csv(importance_path, sep="\t", float_format="%.6f") 排序不匹配

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    Java编程内功-数据结构与算法「排序算法分类与介绍」

    介绍 排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程 排序分类 内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序.常见的内部排序有:直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序 、归并排序、基数排序。 外部排序:数据量过大,无法全部加载到内存中,需要借助外部存储进行排序。 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量.有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关,它随着n的增大而增大,当n较大时,将占用较多的存储单元,例如快速排序和归并排序就属于这种情况 在做算法分析时,主要讨论的时间复杂度.从用户体验上看,更看重程序执行的速度.一些缓存产品(Redis,Memcache)和算法(基数排序)本质就是用空间换时间.

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    笔记︱风控分类模型种类(决策、排序)比较与模型评估体系(ROCginiKSlift)

    2、分类模型种类与区别风控与其他领域一样,分类模型主要分为两大类:排序类、决策类、标注类(文本、自然语言处理)。?一般来说风控领域在意的是前两个模型种类,排序类以及决策类。 —————————————————————————————————————————— 二、分类模型评估体系上述将分类模型做了归纳,不同的分类模型所采用的评估体系不同。 决策类:准确率误分率、利润成本排序类:ROC指标(一致性)、Gini指数、KS统计量、提升度1、决策类评估——混淆矩阵指标混淆矩阵,如图:其中这些指标名称在不同行业有不同的名称解释? 2、排序类指标评估ROC指标(一致性)、Gini指数(洛伦兹曲线)、KS统计量、提升度四类指标。 ?(1)ROC曲线对角线模型,最差,风控喜欢的指标。 该比例代表着分类器预测精度。(R语言︱ROC曲线——分类器的性能表现评价)(2)累积提升曲线营销最好的图,很简单。

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    排序之选择排序、堆排序、归并排序、高速排序

    至此选择排序完毕。 举例:选择排序:56 12 80 91 20 第一次:遍历这5个数。找到最小值12。 位置在5,交换2和5位置的数字,12 20 80 91 56 依次类推 2、堆排序 是对选择排序的改进 基本思想: 1、将初始待排序keyword序列(R1,R2 则整个排序过程完毕。 这样的排序方法成为二路归并排序。 递归高速排序。将其它n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每一个元素都是在排序后的正 确位置。排序完毕。 怎样选基准??

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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

    项目地址:https://github.com/windwant/windwant-service/tree/master/algorithm 冒泡排序:两两比较,大数冒泡 升序: public static 选择排序:选择剩余元素中最小(最大)的元素放置到初始选择集合中(空) public static void SelectionSortAsc(int[] arr){ int min = 0; :设定一个初始已排序的集合(一般选择一个元素),从剩余的集合中将各个元素以此插入到初始集合中的正确位置 public static void insertionSort(int [] array){ 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。 值索引+1---high if (end < high) { quikeSort(arr, end + 1, high); } } 归并排序

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    排序算法之交换排序(冒泡排序、快速排序

    交换排序 所谓交换,是指根据序列中两个关键字的比较结果来对换这两个记录在排序中的位置。 冒泡排序 概念 冒泡排序的基本思想是:从前往后(或从后往前)两两比较相邻元素的值,若为逆序(即A[I-1]>A[I]),则交换它们,直到序列比较完。 我们称它为第一趟冒泡,结果是将最小的元素交换到待排序列的第一个位置(或将最大的元素交换到待排序列的最后一个位置),关键字最小的元素如气泡一样逐渐向上“漂浮”。最终一个一个排好了位置。 概念 快速排序的基本思想是基于分治法的:在待排序表L【1.。。 n】中任取一个元素pivot作为枢轴(通常取首元素),通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分,使其中一个表L【1.。。k-1】中的元素都大于枢轴pivot,另一个表L【k+1.。。。

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    详解排序算法--堆排序选择排序排序

    选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于非常好的一种。 ? ! 这就是堆排序的由来 堆排序排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。 原地堆排序 基于以上堆相关的操作,我们可以很容易的定义堆排序

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    排序——冒泡排序

    冒泡排序 比较相领的元素 - 如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个。 - 对每一个相领元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。 - 这步做完后,最后的元素会是最大的数。 > n; cout << "请输入数组元素:"; for (int i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; // 输入数组a f(a, n); cout << "排序后的元素为 int i = 0; i < n; i++) cout << a[i] << " "; cout << endl; return 0; }请输入数组长度:5 请输入数组元素:8 4 9 2 1 排序后的元素为 复杂度计算 - 最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。) - 最坏时间复杂度:O(n^2) - 稳定性:稳定 ************ python代码实现 '''冒泡排序-BubbleSort''' def bubble_sort(alist): for

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    排序——选择排序

    选择排序 --- 简单选择排序 基本思想 每一趟在后面 n-i +1个中选出关键码最小的对象, 作为有序序列的第 i 个记录 算法实现 void SelectSort(SqList &L){ // 对记录序列 L.length]作简单选择排序 for(i = 1; i <= L.length; i++){ // 选择第 i 小的记录,并交换到位 k = i; for(j = i + 1; j < 算法分析 含有n个叶子节点的完全二叉树的深度为log2 n+1,则选择排序的每一趟都需作log2n次比较,排序的时间复杂度O(nlog2n)。 改进:简单选择排序没有利用上次选择的结果,是造成速度满的重要原因。如果,能够加以改进,将会提高排序的速度。 --- 堆排序 堆:把待排序的数据元素存放在数组中r1…n,把r看成是一棵完全二叉树,每个结点表示一个记录。ri结点的左孩子是r2i,右孩子是r2i+1。

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    排序(排序)

    定义 堆排序:是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆的性质:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。 概述 若以升序排序说明,把数组转换成最大堆(Max-Heap Heap),这是一种满足最大堆性质(Max-Heap Property)的二叉树:对于除了根之外的每个节点i, A[parent(i)] ≥ 堆中定义以下几种操作: 最大堆调整(Max Heapify):将堆的末端子节点作调整,使得子节点永远小于父节点 创建最大堆(Build Max Heap):将堆中的所有数据重新排序排序(HeapSort len / 2 - 1; i >= 0; i--) max_heapify(arr, i, len - 1); // 先将第一个元素和已排好元素前一位做交换,再重新调整,直到排序完毕

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    排序——冒泡排序

    冒泡排序 基本思想 依次比较相临两个数据元素的大小,若逆序则交换两个数据元素,否则不交换。 当完成一趟交换以后,最大的元素将会出现在数据序列的最后一个位置。 重复以上过程,直到待排序序列中没有逆序为止。 每趟结束时,不仅能挤出一个最大值到最后面位置,还能同时部分理顺其他元素; **一旦下趟没有交换,还可提前结束排序** 算法实现 c++代码实现 // 原始冒泡排序 void bubblf_sort L.r[j]; L.r[j] = L.r[j + 1]; L.r[j + 1] = temp; change = true; } } } python代码实现 '''冒泡排序 ,比较次数为 n-1,不移动 - 最坏情况下:需 n-1趟排序,第i趟比较n-i次,移动3(n-i)次 空间复杂度为 O(1) 是一种稳定的排序方法

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    排序——希尔排序

    希尔排序(基于逐趟缩小增量) 基本思想 先将整个待排记录序列分割成若干子序列,分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录“基本有序”时,再对全体记录进行一次直接插入排序。 [在这里插入图片描述] 算法实现 void ShellSort(SqList &L, int dlta[], int t){ // 按增量序列dlta[0…t-1]对顺序表L作Shell排序 for (k = 0; k < t; k++) ShellInsert(L, dlta[k]); // 增量为dlta[k]的一趟插入排序 } void ShellInsert(SqList &L, int dk){ // 对顺序表L进行一趟增量为dk的Shell排序,dk为步长因子 for(i = dk + 1; i <= L.length; i++){ // 开始将r[i] 插入有序增量子表

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