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。
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR),它也用到了矩阵分解,但是和funkSVD家族却有很多不同之处。下面我们来详细讨论。
上一篇文章说了时间复杂度为O(n2)的冒泡、插入和选择三个排序方式,它们只适合在数据规模比较小的时候,接下来要说的是两个时间复杂度为O(nlogn)的算法,归并排序和快速排序,它们比较适合在大规模数据的时候使用,相比于前面的三个算法就更加常用。
排序是计算机科学中的一个基础问题,排序算法的目的是将一串数字或字母按照特定的顺序重新排列。通常有升序和降序两种方式。
本期责编:Sophie 文|Marcos Otero 译|伯乐在线 - Justin Wu 不久前的某一天,我在浏览Reddit发现了一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》,作者George Dvorsky在那篇文章中试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。 此时此刻,如果你已经学过算法的话,那么在你阅读那篇文章时,你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么?”或是“Facebook的新闻提要是一种算法?”,因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话,那么最终你
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 版权方授权转载,如需再次转载,请征求版权方同意 作者:George Dvorsky 译者:Justin Wu 摘自:程序员那些事(微信ID: iProgrammer) 此时此刻,如果你已经学过算法的话,那么在你阅读那篇文章时,你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么?”或是“Facebook的新闻提要是一种算法?”,因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话,那么最终你可以把几乎所有的东西都归类为算法。因此,在本文中我会试着去解释什么是算法,以及哪
快速排序算法是一种常用的排序算法,比选择算法快得多,快速排序算法使用了分而治之(divide and conquer,D&C)的思想,即一种著名的递归式问题解决方法。
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
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法(一)中,学习了冒泡排序,插入排序,选择排序这三种时间复杂度为
本文介绍了归并排序的基本思想,递归方法的一般写法,最后一步步手写归并排序,并对其性能进行了分析。
归并排序是一种分治策略的排序算法。它将一个序列分为两个等长(几乎等长)的子序列,分别对子序列进行排序,然后将排序结果合并起来,得到完全有序的序列。这个过程递归进行,直到整个序列有序。归并排序的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
针对排序算法,网上有比较好的讲解,参考自:程序员内功:八大排序算法和 程序员的内功——数据结构和算法系列 这里主要是学习过程中的重新记录,记录典型的排序算法实现模板;
在面试中常见的常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、随机快排、堆排序和希尔排序这七种方式!虽然冒泡排序和选择排序基本上已经没有人使用了,但这种教科书式的思维还是值得学习的!我们接下来就来谈谈这集中排序算法的优劣!
数据结构章节暂时告一段落,从这一章节开始算法之旅。首先从排序开始,排序作为最基础的算法,一点也不简单,写一个快排、堆排、归并排序在大厂面试中并不罕见,或者某些题目就需要使用某些排序的思想来解决,这也就是为什么要学习排序。当然最重要的是学习它的思想,例如快排的partition操作,快排和归并排序的分治思想,以及排序的性能优化,又或者O(n²)的排序也并非一无是处等。本章将手写五种常见排序算法,它们包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、(堆排序第七章已介绍),理解它们的优缺点,从而能在合适的场景使用恰当的排序算法。
2、确切性,算法的每个步骤都必须确切定义。 3、可行性,特定算法须可以在特定的时间内解决特定问题。
https://blog.csdn.net/qq_32799165/article/details/87878876
通常给我们一个大数组,我们会用递归分解数组,再具体利用排序算法判断,首先判断数组长度
很多面试题的解答都是以排序为基础的,如果我们写出一个 O( ) 的算法,大概率要被挂,今天写个快排的基础文章,后面看情况再把归并和堆排序写一写,至于选择排序、冒泡排序这种时间复杂度高的就不写了,有兴趣的可以找书自己看一下。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力,注重过程,挖掘背后的原理,刨根问底。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。 0 — 回顾 利用了6天时间,细细总结了8个常用排序算法的原理到源码兑现,如果您对排序算法感兴趣或者想了解这些算法用到的思想,比如分治法,递归调用,堆排序等,然后尽量学着将这些思想用到工作的coding中去,请参考之前推送: 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 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解
在数据排序的算法中,不同数据规模应当使用合适的排序算法才能达到最好的效果,如小规模的数据排序,可以使用冒泡排序、插入排序,选择排序,他们的时间复杂度都为O(n2),大规模的数据排序就可以使用归并排序和快速排序,时间复杂度为O(nlogn)。今天我们就来看一下归并排序和快速排序。
归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
冒泡,选择和插入排序,它们的时间复杂度都是O(n2),比较高,适合小规模数据的排序;希尔排序和快速排序都不稳定,这篇我们来说说稳定的归并排序。归并排序在数据量大且数据递增或递减连续性好的情况下,效率比较高,且是O(nlogn)复杂度下唯一一个稳定的排序,致命缺点就是空间复杂度O(n)比较高。
我们讨论机器学习的时候,其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源,用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过6.8万星标,可以说非常受欢迎了。
简单的说,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。
作者:柳行刚 编辑:徐 松 基本思想 归并排序是建立在二路归并和分治法的基础上的一个高效排序算法,将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。 将待排序序列R[0...n-1]看成是n个长度为1的有序序列,将相邻的有序表成对归并,得到n/2个长度为2的有序表;将这些有序序列 再次归并,得到n/4个长度为4的有序序列;如此反复进行下去,最后得到一个长度为n的有序序列。 关键点 我们总结一下归并排
我们讨论机器学习的时候,其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源,用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过2.7万星标,可以说非常受欢迎了。
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。
简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(来源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》)
什么是算法? 简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(来源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解,算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法,我们在日常生活中也在使用算法)。算法必须具备如下3个重要特性: 有穷性,执行有限步骤后,算法必须中止。 确切性,算法的每个步骤都必须确切定义。 可行性,特定算法须可以在特定的时间内解决特定问题, 其实,算法虽然广泛应用在计算机领域,但却
简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。
快速排序是由C. A. R. Hoare在1960年提出的一种高效的排序算法,它也是最常用的排序算法之一。快速排序的主要优势在于它的平均时间复杂度为O(n log n),并且它的分治法本质让它在处理大数据集时表现出色。在本文中,我们将详细探讨快速排序的原理,并使用Go语言实现一个快速排序函数。
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。
HTML5学堂-码匠:前几期“算法之旅”跟大家分享了冒泡排序法和选择排序法,它们都属于时间复杂度为O(n^2)的“慢”排序。今天跟大家分享多种排序算法里使用较广泛,速度快的排序算法 —— 快速排序法 [ 平均时间复杂度为O (n logn) ]。 Tips 1:关于“算法”及“排序”的基础知识,在此前“选择排序法”中已详细讲解,可点击文后的相关文章链接查看,在此不再赘述。 Tips 2:如果无特殊说明,本文的快速排序是从小到大的排序。 快速排序法的原理 快速排序是一种划分交换排序,它采用分治的策略,通常称其
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。
分治算法,即分而治之:把一个复杂问题分成两个或更多的相同或相似子问题,直到最后子问题可以简单地直接求解,最后将子问题的解合并为原问题的解。归并排序就是一个典型的分治算法。
一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》中,作者George Dvorsky试图解释算法之于当今世界的重要性,以及哪些算法对人类文明最为重要。 1 排序算法 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。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。
今天继续基础排序算法的图解和Go 代码实现,上次我们分享了《用Go学算法--快速排序》,这次分享一个时间复杂度为*** 诶,时间复杂度多少先保密,文末会有分析。这次分享的排序算法是—归并排序(Merge Sort)
归并排序 稳定 主要看 子数组 排序后 merge 合并的函数如何执行 可以按先后顺序 合并 merge 函数 保证算法的稳定性
归并排序的基本思想核心是分治,就是把一个复杂的问题分成两个或多个相同或相似的子问题,然后把子问题分成更小的子问题,直到子问题可以简单的直接求解,最原问题的解就是子问题解的合并。
Reddit 有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性,以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。这个表单并不完整,很多与我们密切相关的算法都没有提到,如机器学习和矩阵乘法,欢迎你继续补充。
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出自linux中文社区 链接:https://linux.cn/article-3125-1.html 什么是算法? 简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(来源:homas H. Cormen, Chales E. Leiserson 《算法导论第3版》) 可以这样理解,算法是用来解决特定问题的一系列步骤(不仅计算机需要算法,我们在日常生活中也在使用算法)。算法必须具备如下3个重要特性: [1] 有穷性。执行有限步骤后,算法必须终止。 [2] 确切性。算法
---- Reddit有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性,以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。如果对算法有所了解,读这篇文章时你可能会问“作者知道算法为何物吗?”,或是“Facebook的‘信息流’(News Feed)算是一种算法吗?”,如果“信息流”是算法,那就可以把所有事物都归结为一种算法。才疏学浅,结合那篇帖子,接下来我试着解释一下算法是什么,又是哪10个算法正在主导我们的世界。 什么是算法? 简而言之,任何定义明确的计算步骤都可称为算法,接受一个或一组值为输入,输出一个或一组值。(
归并排序是一种非常优秀的排序算法,时间复杂度仅为O(nlogn),与选择排序和冒泡排序的O(n2)相比较,只是将n这个因子替换成了logn,但这是非常划算的一个交易。但归并排序也有些不足,因为归并排序不是原址的,它必须将整个输入数组进行完全的拷贝,如果空间非常宝贵的话,不推荐使用归并排序。
排序算法是一类用于对一组数据元素进行排序的算法。根据不同的排序方式和时间复杂度,有多种排序算法。常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法,它们的时间复杂度都是 O(n2),比较高,适合小规模数据的排序。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
Reddit有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性,以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。这个表单并不完整,很多与我们密切相关的算法都没有提到,如机器学习和矩阵乘法,欢迎你继续补充。
在Python中如果不使用sort()等类似的排序函数,但是想对一个数组进行排序,该如何实现?
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