冒泡排序就是重复“从序列右边开始比较相邻两个数字的大小，再根据结果交换两个数字的位置”。 ? 在序列的最右边放置一个天平，比较天平两边的数字。如果右边的数字较小，就交换这两个数字的位置。 ?...如此反复，最终排序就完成了。
上面的过程其实就是冒泡排序的核心思想了。 03 冒泡排序 为描述方便，用下面的数组模拟小朋友的交换过程。 ?...false; } } if (flag) { break; } } 4.2 扫描范围优化 如果为以下情况，我们会发现最后的6和8所处的位置和最终排序完成的位置一样...position = j; } } len = position; if (flag) { break; } } 05 总结 冒泡排序是比较简单的一种排序算法
heap, int n) { for (int i = (n - 1) / 2; i >= 0; --i) { heapDown(heap, i, n); } } 06 排序
这个系列主要是写一些简单易懂的数据结构与算法的文章，同时也是帮助自己再理解理解这方面的知识。...作为数据结构与算法的开篇，还是以排序算法作为第一部分的内容，需要注意的是，这一系列的文章并不是涉及到很多理论性质的知识，因为前面说了，主要还是希望文章是简单易懂的，希望能达到读故事的感觉。...如果需要去学习理论性质的知识，可以去查看相关的数据结构与算法的书籍。...二、选择排序算法 今天早上，老师又叫我们去操场上做早操，做早操之前呢，今天也需要排队，到操场的同学有5个人，今天的排序方法还是按照身高由低到高排列。 ?...，于是，小明说了一下思想： 初始时在队伍中找到最小（大）元素，放到队伍的起始位置作为已排好队伍；然后，再从剩余未排序队伍中继续寻找最小（大）元素，放到已排序队伍的末尾。
分而治之 基线条件 步骤 算法复杂度 分而治之 divide and conquer, D&C 基线条件 两边的所有数组为空或只有一个元素 步骤 1.选择基准值 2.将数组分成两个子数组：小于基准值和大于基准值的元素...3.对两个子数组递归地进行快速排序 算法复杂度 O(n log n)
预备知识 堆排序 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。...接下来，我们来看看堆排序的基本思想及基本步骤： 堆排序基本思想及步骤 堆排序的基本思想是：将待排序序列构造成一个大顶堆，此时，整个序列的最大值就是堆顶的根节点。...后续过程，继续进行调整，交换，如此反复进行，最终使得整个序列有序 再简单总结下堆排序的基本思路： a.将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆; b.将堆顶元素与末尾元素交换，...arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b] = temp; } } 结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 最后 堆排序是一种选择排序...所以堆排序时间复杂度一般认为就是O(nlogn)级。
堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序 目录 一 准备知识 1.1 大根堆和小根堆 二 堆排序基本步骤 2.1 构造堆 2.2 固定最大值再构造堆 三 总结...四 代码 一 准备知识 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，下面先来看看什么是大根堆和小根堆 1.1 大根堆和小根堆 性质：每个结点的值都大于其左孩子和右孩子结点的值...基本思想： 1.首先将待排序的数组构造成一个大根堆，此时，整个数组的最大值就是堆结构的顶端 2.将顶端的数与末尾的数交换，此时，末尾的数为最大值，剩余待排序数组个数为n-1 3.将剩余的n-1个数再构造成大根堆...我们已经得到一个大根堆，下面将顶端的数与最后一位数交换，然后将剩余的数再构造成一个大根堆 （友情提示：黑色的为固定好的数字，不再参与排序...（元素上升） 2、固定一个最大值，将剩余的数再构造成一个大根堆（元素下降） //堆排序 public static void heapSort(int[] arr) {
图解排序算法(四)之归并排序 基本思想 归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)...可以看到这种结构很像一棵完全二叉树，本文的归并排序我们采用递归去实现（也可采用迭代的方式去实现）。分阶段可以理解为就是递归拆分子序列的过程，递归深度为log2n。...right){ arr[left++] = temp[t++]; } } } 执行结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 最后 归并排序是稳定排序...，它也是一种十分高效的排序，能利用完全二叉树特性的排序一般性能都不会太差。...java中Arrays.sort()采用了一种名为TimSort的排序算法，就是归并排序的优化版本。从上文的图中可看出，每次合并操作的平均时间复杂度为O(n)，而完全二叉树的深度为|log2n|。
【简单选择排序】 编写算法，要求使用简单选择排序算法对元素65、32、71、28、83、7、53、49进行从小到大排序。...【算法思想】 简单选择排序是一种简单的选择类排序算法，它的基本思想描述如下： 假设待排序的元素有n个，在第一趟排序过程中，从n个元素序列中选择最小的元素，并将其放在元素序列的最前面，即第一个位置。...【稳定性与复杂度】 简答选择排序森一种不稳定的排序算法。在最坏的情况下，待排序的严肃序列按照非递减排列，则不要移动元素。...在最坏的情况下，待排序元素按照非递增排列，则在每一趟都需要移动元素，移动元素的次数为3(n-1)。在任何情况下，简单选择排序算法都需要进行n(n-1)/2 的比较。...综上，简单选择排序算法的时间复杂度是O(n^2)。简答选择排序的空间复杂度为O(1)。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
十大经典排序算法 十大经典排序算法-冒泡排序算法详解 十大经典排序算法-选择排序算法详解 十大经典排序算法-插入排序算法详解 十大经典排序算法-希尔排序算法详解 十大经典排序算法-快速排序算法详解 十大经典排序算法...-归并排序算法详解 十大经典排序算法-堆排序算法详解 十大经典排序算法-计数排序算法详解 十大经典排序算法-桶排序算法详解 十大经典排序算法-基数排序算法详解 一、什么是归并排序 1.概念 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，归并排序对序列的元素进行逐层折半分组，然后从最小分组开始比较排序，合并成一个大的分组，逐层进行，最终所有的元素都是有序的 2.算法原理 这是一个无序数列...1.时间复杂度 归并排序算法每次将序列折半分组，共需要logn轮，因此归并排序算法的时间复杂度是O(nlogn) 2.空间复杂度 归并排序算法排序过程中需要额外的一个序列去存储排序后的结果，所占空间是...n，因此空间复杂度为O(n) 3.稳定性 归并排序算法在排序过程中，相同元素的前后顺序并没有改变，所以归并排序是一种稳定排序算法 ---- 另外推荐一个开发者小工具网站，个人觉得里面的Json格式化功能很强大
快速排序的概念 ☁️快速排序的由来 英国计算机科学家Tony Hoare在1960年为了解决计算机上的排序问题，提出了快速排序的算法，最初是为了在英国的英尔兰电子公司（ELLIOTT Brothers）...的快速硬件上实现高效的排序算法。...☁️双指针法 ⭐代码与图解 // 快速排序前后指针法 int PartSort3(int* a, int left, int right) { //三数取中优化 //int midi = NumBers...提高局部性：插入排序是一种稳定的排序算法，它具有良好的局部性，可以充分利用已经有序的部分序列。对于较小的子序列，插入排序的效率更高。 减少分割次数：对于较小的子序列，使用插入排序可以减少分割的次数。...它通过减少递归深度、提高局部性和减少分割次数来优化算法的效率，特别适用于处理较小的子序列。 ️
堆的代码具体实现 ☁️图解 ☁️源码 //堆排序 void AdjustDown(int* a, int n, int parent) { int child = parent * 2 + 1; while...堆排序特性 ☁️不稳定排序 堆排序是一种不稳定的排序算法，因为在堆的调整过程中可能会改变相同值的元素的相对顺序。...☁️原地排序 堆排序是一种原地排序算法，不需要额外的辅助存储空间，只需要在原数组上进行元素的交换和调整。...☁️不适用于小数据集 堆排序的性能相对较好，但对于小规模的数据集来说，其常数项较大，不如快速排序等算法效率高。...☁️适用于外部排序 堆排序也适用于外部排序问题，其中数据无法全部加载到内存中，需要逐块处理数据。 ☁️稳定性 堆排序通常不是稳定的排序算法，即相同值的元素在排序后的相对位置可能会改变。
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，总结了直接插入排序到希尔排序做的改进...各种排序算法的基本思想；讨论各种排序算法的时间、空间复杂度；以及算法的稳定性；算法是如何改进的，比如冒泡排序如何改进成了目前最常用的快速排序的，直接选择排序到堆排序的改进，直接插入排序到希尔排序做的优化...排序序列分布 排序需要考虑待排序关键字的分布情况，这会影响对排序算法的选择，通常我们在分析下列算法时都考虑关键字分布是随机分布的，不是按照某种规律分布的，比如正态分布等。...归并算法 归并排序的算法我们通常用递归实现。...而其他排序算法，比如快速排序，希尔排序，都是就地排序算法，它们不占用额外的内存空间。 不过，这个占用内存的弱点，可以改进为就地排序，大家感兴趣，可以查看一下。
看着算法导论，看着编译原理，哪些晦涩难懂的数学表达式，就是因为它难，所以我才更要学。 我的文章是没有多少点赞，我的视频是没有多少播放。...一个算法问题，首先就应该是划分类型，在这个类型里面去细化场景与实现。 分治法核心我个人觉得是把一个复杂的问题拆解成多个相同的小问题。 里面两个关键点，第一需要拆解成小问题，第二个变成相同的问题。...快速排序 实现 let array = new Set(); for (let i = 1; i <= 10; i++) { array.add(parseInt(Math.random() * 100...优化 正因为上面的情况，数据有本身的特殊性，可能本身数据就是一个有序的数组，算法里面开始也没有进行有序性的校验，再我们执行的过程中就会出现最差的情况。 怎么去避免呢？...我的年薪百万一定是在我读完，编译原理，算法导论，深入理解计算机系统 这三本书之后。 大问题拆成小问题，再去解决小问题。
第2章 选择排序 数组是个重要的主题，一定要高度重视！很多算法仅在数据经过排序后才管用 内存工作原理 需要将数据存储到内存时，你请求计算机提供存储空间，计算机给你一个存储地址。...选择排序 选择排序是一种灵巧的算法，但其速度不是很快。...快速排序是一种更快的排序算法，其运行时间为O（n log n） class SelectionSort { public static function sort($array) {
第4章 快速排序 我们将探索分而治之（divide and conquer，D&C）——一种著名的递归式问题解决方法 分而治之 D&C算法是递归的。...PHP_EOL; 再谈大O表示法 快速排序的独特之处在于，其速度取决于选择的基准值。快速排序在最糟糕情况下，其运行时间为O（n2）。与选择排序一样慢！但这是最糟情况。...在平均情况下，快速排序的运行时间为O（n log n） 比较合并排序和快速排序 快速查找的速度确实更快，因为相对于遇上最糟情况，它遇上平均情况的可能性要大得多 平均情况和最糟情况 快速排序的性能高度依赖于你选择的基准值...由于快速排序算法不检查输入数组是否有序，因此它依然尝试对其进行排序 ?...在最糟情况下，有O（n）层，因此该算法的运行时间为O（n）O（n）=O（n2）` ?
堆排序的时间复杂度O(N*logN),额外空间复杂度O(1)，是一个不稳定性的排序 目录 一 准备知识 1.1 大根堆和小根堆 二 堆排序基本步骤 2.1 构造堆 2.2 固定最大值再构造堆 三 总结...四 代码 ---- 一 准备知识 堆的结构可以分为大根堆和小根堆，是一个完全二叉树，而堆排序是根据堆的这种数据结构设计的一种排序，下面先来看看什么是大根堆和小根堆 1.1 大根堆和小根堆 性质：每个结点的值都大于其左孩子和右孩子结点的值...基本思想： 1.首先将待排序的数组构造成一个大根堆，此时，整个数组的最大值就是堆结构的顶端 2.将顶端的数与末尾的数交换，此时，末尾的数为最大值，剩余待排序数组个数为n-1 3.将剩余的n-1个数再构造成大根堆...我们已经得到一个大根堆，下面将顶端的数与最后一位数交换，然后将剩余的数再构造成一个大根堆 （友情提示：黑色的为固定好的数字，不再参与排序...（元素上升） 2、固定一个最大值，将剩余的数再构造成一个大根堆（元素下降） //堆排序 public static void heapSort(int[] arr) {
高快省的排序算法 有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢？那就是“快速排序”啦！光听这个名字是不是就觉得很高端呢。 假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。...排序算法显神威 方法其实很简单：分别从初始序列“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”两端开始“探测”。先从右往左找一个小于6的数，再从左往右找一个大于6的数，然后交换他们。...细心的同学可能已经发现，快速排序的每一轮处理其实就是将这一轮的基准数归位，直到所有的数都归位为止，排序就结束了。下面上个霸气的图来描述下整个算法的处理过程。 这是为什么呢？...快速排序之所比较快，因为相比冒泡排序，每次交换是跳跃式的。每次排序的时候设置一个基准点，将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边，将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边。...因此快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2)，它的平均时间复杂度为O(NlogN)。其实快速排序是基于一种叫做“二分”的思想。我们后面还会遇到“二分”思想，到时候再聊。
冒泡排序 ---- 冒泡排序是一种非常简单的初级排序算法,它每次比较相邻的两个元素,如果顺序错误就进行交换.由于最小的元素是经由不断交换慢慢浮到顶端的,所以叫做冒泡排序....---- 选择排序也是一种非常简单直观的初级排序算法,它的思想是不断地选择剩余元素之中的最小者....---- 希尔排序,也称递减增量排序算法,它是基于插入排序的一种更高效的改进版本.由于插入排序对于大规模乱序数组效率并不高,因为它只会交换相邻的元素,因此元素只能一点一点地从数组的一端移动到另一端.而希尔排序为了加快速度简单地改进了插入排序...,交换不相邻的元素以对数组的局部进行排序,并最终用插入排序将局部有序的数组排序....限于篇幅，本次文章分了两篇，下篇将会讲解 快速排序 三向快速排序 归并排序 堆排序等算法 文中所有源码地址 https://github.com/SylvanasSun/algs4-study
归并排序 ---- 归并排序是分治算法的典型应用.所谓归并即是将两个有序的数组归并成一个更大的有序数组. 它有一个主要的缺点就是它需要额外的空间(辅助数组)并且所需的额外空间和N成正比....---- 快速排序又称 划分交换排序,它也是一种分治的排序算法....---- 堆排序是基于堆的优先队列实现的一种排序算法....在 JDK 中,Arrays.sort() 选择了根据不同的参数类型,来使用不同的排序算法.如果是原始数据类型则使用三向切分的快速排序,对引用类型则使用归并排序. ps.限于篇幅，本次文章分了两篇，上篇包含...冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序等算法讲解 文中所有源码地址 https://github.com/SylvanasSun/algs4-study
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