这是因为，插入排序对于数组基本有序的场景，速度很快，最优情况下时间复杂度可以达到 O(n)；而快速排序则是能够将无序数组快速的变化为基本有序 而插入排序是稳定排序，快速排序是不稳定排序，所以会出现位置错误的原因肯定是在快速排序的处理里的...这里的快速排序用的是挖坑法，但基准元素又是在中间，所以进行数组处理前， // 先将待处理的数组第一个元素和基准元素交换 a[third_index] = a[low_end...省略开始遍历数组排序的工作 } }; 快速排序，就是一种分治思想，先找个基准元素，然后处理数组，将小于基准元素的放一边，大于的放一边，这个过程其实也可以看做是寻找基准元素在排序完后的下标位置...指针的取值 快速排序使用的是挖坑法，但基准元素是在中间的，所以开始处理数组前，将 left 指向的元素和基准元素做交换，这样 left 这个坑就挖好了 接下去就是按照快排的处理 上面的步骤存在的问题就是...之所以 sort(() => 0) 输出的数组并非原数组，是因为 v8 在数组开始进行快速排序的基准元素寻找过程中，默认会做几次元素的交换操作 那么，有办法来解决这个问题吗？
RANDOMIZED-QUICKSORT算法是基于快速排序的一种随机化版本，其中在每次递归分割时，随机地选择一个元素作为"pivot"。...这意味着我们每次选择pivot的概率都是相等的，即每个元素被选作pivot的概率都是1/n。 在最坏的情况下，每个子数组的大小都是n/2 - 1，除了最后一个子数组的大小为1。...Randomized-QuickSort是一种基于快速排序的随机化算法，它通过在每次划分操作中随机选择一个元素作为枢轴，以期望降低最坏情况的发生概率。...在证明期望运行时间的证明过程中，我们需要关注两个关键点： 1.快速排序的分区过程的期望运行时间为O(n)，这是比较容易证明的。...2.每次递归调用快速排序时，划分点的选择是随机的，而且每个元素被选为划分点的概率相等。
你可能会说，这还不好做吗？增删改查，然后直接按照贡献值从大到小排序就好了。...3 快速排序的原理 虽然我们上边笼统的分析了快速排序的基本过程，但是其中有两个中要的知识点，快速排序的过程用到了递归和分治思想，我们分开进行分开讲解。 1、 递归 ?...4 快速排序的性能 我们知道快速排序的整个实现过程了，下面我们来分析一下快速排序的性能如何，不是你说很快嘛？能快过三秒吗？...快速排序无论是时间效率还是空间效率，足以比我们之前讲的冒泡排序和插入排序要效率高的多，在一些排序函数的框架源码中，我们也会使用到快速排序，所以快排的应用还是非常广泛的，所谓快不过三秒“真男人”。...你可能会问，今天讲的快速排序和这个问题有什么直接的挂钩呢？表面看起来并没有什么挂钩，而这个问题的解决是对快速排序代码的一个变体，稍微改动一下，就可以轻松解决上述问题。
追问2：说一下快排的算法原理 算法步骤 选定一个基准数（一般取第一位数字）作为中心点（Pivot）； 将大于Pivot的数字放到Pivot的左边； 将小于Pivot的数字放到Pivot的右边； 第一次排序结束后...最后L坐标和R坐标重合了，将Pivot基准值填入 至此，快速排序第一轮完整流程结束，分出了左右子序列，左边都是小于Pivot基准值的，右边都是大于Pivot基准值的。...继续对左、右子序列递归进行处理，一直缩小到左、右都是一个值，则快速排序结束，最终得出顺序数组{1,8,9,17,19,97}；中间递归流程这里不再赘述。 追问2：来吧！...对于有10亿个整数，如何找出其中最大的10万个这个问题 最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。...对了，如果你的朋友也在准备面试，请将这个系列扔给他，如果他认真对待，肯定会感谢你的！！好了，今天就到这里，学废了的同学，记得在评论区留言：打卡。，给同学们以激励。
具体如何设置两个指针完成这个快速排序的过程，读者可以自己寻找资料，然后回头来推一推，看是否可以得到这个结果。 ? 快速排序介绍完，我们介绍一下堆。堆排序和堆本身，都是非常重要的考点。...不同的编程语言，类的方法可能会有所不同，因此这里我们就不多做细节的解释，读者可以在阅读代码的时候顺便通过搜索引擎，了解这个类的使用。 说完了堆的方法，我们来看看快速排序。...快速排序的核心是选择一个pivot，保证pivot左边的元素都比它小，右边的元素都比它大（升序情况）。...定义pivot为快速排序的枢纽点，下标为 。 如果 ，那么第 小的元素在pivot左边，这个时候调用random_select(left, i - 1, k)。...如果第 小的元素在pivot右边，那么pivot需要往右移，那么这个时候，说明左边的元素都是符合条件的，所以保留下来就可以了。
归并排序和快速排序都用到了分治思想，非常巧妙。我们可以借鉴这个思想，来解决非排序的问题，比如：如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素？ 这就要用到我们今天要讲的内容。...继续上述比较过程，直到其中一个子数组中的所有数据都放入临时数组中，再把另一个数组中的数据依次加入到临时数组的末尾，这个时候，临时数组中存储的就是两个子数组合并之后的结果了。...第一，归并排序是稳定的排序算法吗？...我们遍历 p 到 r 之间的数据，将小于 pivot 的放到左边，将大于 pivot 的放到右边，将 pivot 放到中间。...你可能会说，时间复杂度前面的系数不是可以忽略吗？O(K * n) 不就等于 O(n) 吗？ 这个可不能这么简单地划等号。
（说话的同时，把我简历反过来，递给我一支笔，意思就是叫我在自己的简历背后写） 菜鸟我：什么意思？这里写吗？...其实，快排说简单嘛，估计很多人也手写不出来，说难吗也有很多人你能现场手写几种方式。 菜鸟我，当年还是能手写一种，毕竟面试前我刚好刻意的准备过“默写快排”。 下面，我们就来分析分析----快速排序。...背景 来自百科： 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。...它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以[递归]进行，以此达到整个数据变成有序序列...后记 最后再说说，其实你觉得快速排序在工作中有用吗？工作近十年的我真的没用过，但我知道这个快排的思路。如果面试前不准备，我反正是肯定写不出来的，你呢？ 学习算法，收获有两个：思维开发和应付面试。
生产环境中使用的排序算法和课本上的排序算法有什么区别？ Go语言的排序算法是快速排序吗？ 2....结论 所有短序列的元素有序情况下，插入排序性能最好 在大部分的情况下，快速排序有较好的综合性能 几乎任何情况下，堆排序的表现都比较稳定 我认为这个比例不是很好，并不能完全表达这三种排序 2.4.6 设计一个更好的算法...它对常见的序列类型做了特殊的优化，使得在不同条件下都拥有不错的性能 3.2 版本介绍 3.2.1 版本一 综合三种排序方法的优点 对于短序列(小于一定长度)我们使用插入排序 其他情况，使用快速排序来保证整体性能...短序列的具体长度是多少呢？ 12~32，在不同语言和场景中会有不同，在泛型版本根据测试选定24。为什么会不同，是因为每个语言的执行效率问题吗？ 2....尽量使得QuickSort的pivot 为序列的中位数 -> 改进 choose pivot Partition速度更快 -> 改进partition，但是此优化在Go表现不好，略 3.2.2 版本二
快速排序是一种常见的排序算法，在实际应用中使用广泛。它的时间复杂度是O(nlogn)，相对于其他排序算法，它的执行效率更高。...其中，我们使用了ES6的扩展语法来合并数组，如果你需要在旧版本的JavaScript中使用这个实现，你需要手动拼接数组。除了使用中间元素作为基准值，还有其他选择基准值的方法，如随机选择、三数取中等。...另外，在实现快速排序算法时，还有一些优化可以考虑。第一个优化是针对基准值的选择。在前面的实现中，我们选择了数组中间的元素作为基准值。...即在数组的开始、中间和结尾选取三个元素，然后选择其中值位于中间的元素作为基准值。第二个优化是关于递归的实现方式。在前面的实现中，我们使用了递归来对子数组进行排序。...最后，快速排序算法虽然效率高，但也有一些缺点。当数据集较小时，快速排序算法的效率不如插入排序等简单排序算法。同时，在面对大量重复元素的情况下，快速排序算法的效率也会大打折扣。
9.9.4 快速排序优化 刚才讲的快速排序还是有不少可以改进的地方，我们来看一些优化的方案。...这样至少这个中间数一定不会是最小或者最大的数，从概率来说，取三个数均为最小或最大数的可能性是微乎其微的，因此中间数位于较为中间的值的可能性就大大提高了。...其原因在于快速排序用到了递归操作，在大量数据排序时，这点性能影响相对于它的整体算法优势而言是可以忽略的，但如果数组只有几个记录需要排序时，这就成了一个大炮打蚊子的大问题。...在现实的应用中，比如C++、java、PHP、C#、VB、Javascript等等都有对快速排序算法的实现 ，实现方式上略有不同，但基本上都是在我们讲解的快速排序法基础上的精神体现。...但是刚才我们讲的排序，却用“快速”来命名，这也就意味着只要再有人找到更好的排序法，此“快速”就会名不符实，不过，至少今天，TonyHoare发明的快速排序法经过多次的优化后，在整体性能上，依然是排序算法王者
很明显这里不打算一一陈述，只讲其中最重点的 2 种排序方法，也是面试种被问过最多次的，它们是：冒泡排序和快速排序。 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法。...这个称为分区操作。然后再递归地把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。...} //扫描完成，基准到位 arr[low] = pivot; //返回的是基准的位置 return low; } 快速排序在大多数情况下都是适用的，尤其在数据量大的时候性能优越性更加明显...思考：你知道非递归的怎么写吗？提示是用栈实现。 广度优先遍历 广度优先遍历，指的是从图的一个未遍历的节点出发，先遍历这个节点的相邻节点，再依次遍历每个相邻节点的相邻节点。...当数据的总量达到上限后，则移除容器中优先级最低的数据。 在 java 中可以直接根据 JDK 给我们提供的 LinkedHashMap 直接实现 LRU。
达到更新最小元素的目的。 一趟遍历完成后，能确保刚刚完成的这一趟遍历中，最的小元素已经放置在前方了。然后缩小排序范围，新一趟排序从数组的第二个元素开始。...往后缩小乱序区范围，继续取缩小范围后的第一个元素，重复第2步骤。直到范围不能缩小为止，排序完成。 ? 插入排序.gif ? 快速排序 快排的版本有好几种，粗略可分为： 原始的快排。...这个选出来的值可叫做枢轴pivot，它将会在一趟排序中不断被移动位置，只终移动到位于整个数组的正确位置上。 一趟排序的目标是把小于枢轴的元素放在前方，把大于枢轴的元素放在后方，枢轴放在中间。...这个参数是实现视图变化的关键。排序方法在每次完成两个元素的交换时，都会调用这个代码块。外部调用者，比如ViewController就可以知道排序元素每一次变换位置的时机，从而同步视图的变化。 ?...由于我们加强了NSMutableArray，它现在可以支持多种指定类型的排序了，同时也可以把排序过程反馈给我们，当需要给barArray排序时，只需要这样调用： ?
达到更新最小元素的目的。 2、一趟遍历完成后，能确保刚刚完成的这一趟遍历中，最的小元素已经放置在前方了。然后缩小排序范围，新一趟排序从数组的第二个元素开始。...快排的版本有好几种，粗略可分为： 原始的快排。...这个选出来的值可叫做枢轴pivot，它将会在一趟排序中不断被移动位置，只终移动到位于整个数组的正确位置上。 2、一趟排序的目标是把小于枢轴的元素放在前方，把大于枢轴的元素放在后方，枢轴放在中间。...这是遵循苹果原有API的风格设计，在需要比较数组内的两个元素时，排序方法将会调用这个代码块，回传需要比较的两个元素给外部调用者，由外部调用者实现比较逻辑，并返回比较结果给排序方法。...这个参数是实现视图变化的关键。排序方法在每次完成两个元素的交换时，都会调用这个代码块。外部调用者，比如ViewController就可以知道排序元素每一次变换位置的时机，从而同步视图的变化。
序言 今天分享的这道题，也是在分治策略上非常经典的题目，而且这个题目多次出现在互联网头部企业作为面试的算法题，比如字节、腾讯，这道题目，实际上有多种解决方案，今天分享的是其中一个解决方案，后续也会更新它的其他解法...在求解枢轴上，为了让读者更加快速的理解它的求解过程和变换，特地画了图，以及在文章末尾贴上的完整代码，以及代码中加上了比较详细的注释，给大家辅助理解，希望能加速你的对这道的理解与实现~ 嗯....实际上这个问题就是今天我们要探讨的算法题，设计一个算法，找出数组中最小的k个数，以任意顺序返回这k个数均可; 这个问题在LeetCode 上"分治策略"题库标签下，实际上使用快速排序就是一种非常典型且明显的分治策略了...快速排序(Quick Sort)的基本思想: 通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分; 其中一部分记录的关键字均为另一部分记录的关键字小，则可分别对两部分记录继续进行排序, 以达到整个排序有序的目的...; 值得注意的地方是，使用快速排序后会让源数据的数据位置发生变化，但是在这样的改变题目中明确指出是可以被允许的， 这个细节也是面试官会和你讨论的一个小细节。
以下是一个简单的快速排序的 Python 实现：def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot =...:", sorted_arr)接下来，我会为你讲解快速排序的实现逻辑：基准值选择：首先，我们选择一个元素作为“基准”（pivot）。...在这个例子中，我选择了数组的中间元素作为基准。但你也可以选择其他策略，例如选择第一个元素、最后一个元素或使用“三数取中”法。数组划分：左数组：包含所有小于基准的元素。...递归基准：快速排序是递归的，每次递归都会选择一个新的基准，并重复上述步骤，直到数组被完全排序。注意：上述代码是一个简单的快速排序实现，主要用于教学目的。...在实际应用中，为了提高效率，人们可能会使用更复杂的策略来选择基准和进行划分。还有更好的方法吗？欢迎评论区留言~
在介绍了前面的几个排序算法之后，这一次我准备写写快速排序，快速排序之所以叫快速排序是因为它很快，它是已知实践中最快的排序算法（不过曾经我看过一个叫google的位图排序算法，传说能更快，但从那以后我再也没有找到过相关的资料了...，所以说江湖小报上的消息还是不要信的比较好），它的平均运行时间能达到O（NLOGN），而且在绝大部分情况下很容易达到这个时间界。 ...看完这四步，我相信很多人又要开始退缩了，这里面又有递归，其实不用怕，仔细分析一下先，快速排序和归并排序挺像的，可以看出来这是一个思想的延伸，不同的是归并排序在递归（排序）之前并不对数列进行任何处理，而快速排序是要进行一些排序的预处理...在这里面要特别提到的一个就是如何选取p值对于这个算法的效率是有影响的，这也是快速排序很微妙的一个事情，基本思想说完了，惯例是贴个代码了。...有一种通用的方法叫做三中值分割法，如果让快速排序效率尽量高，那么我们的选取的p值尽量是中值，这样的话分成的两个序列比较平均，其实就是对于一个带排列的数列，选取其中间位置上的那个元素，在实践中，因为大部分应用背景的关系
Anyway，正如g9很久以前在 Blog 里面所说 的： 有时无知是福。俺看到一点新鲜的科普也能觉得造化神奇。...如何称的指导原则有了，构造一个称的策略就不是什么太困难的事情了。首先不妨解释一下为什么最直观的称法不是最优的 ——6、6称：在6、6称的时候，天平平衡的可能性是0。...这就是为什么这个称法能够在最坏的情况下也能表现最好的原因，没有哪个分支 是它的弱点，它必然能将情况缩小到原来的1/3。 3....然而，快速排序的第二次比较就不那么高明了：我们不妨令轴元素为pivot，第一次比较结果是 a1<pivot，那么可以证明第二次比较a2也小于pivot的可能性是2/3！...对于其中任一种情况，剩下的元素排列的可能性都是P，于是这个分支里 面剩下的排列可能性就是2P。所以当a2<pivot的时候，还剩下2/3的可能性需要排查。
达到更新最小元素的目的。 2.一趟遍历完成后，能确保刚刚完成的这一趟遍历中，最的小元素已经放置在前方了。然后缩小排序范围，新一趟排序从数组的第二个元素开始。...快排的版本有好几种，粗略可分为： 原始的快排。...10.随着一趟一趟的排序，它们会慢慢被更小的元素往后挤，被更大的元素往前挤，最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。 11.当i和j相遇时，i和j都会指向pivot。...这是遵循苹果原有API的风格设计，在需要比较数组内的两个元素时，排序方法将会调用这个代码块，回传需要比较的两个元素给外部调用者，由外部调用者实现比较逻辑，并返回比较结果给排序方法。...这个参数是实现视图变化的关键。排序方法在每次完成两个元素的交换时，都会调用这个代码块。外部调用者，比如ViewController就可以知道排序元素每一次变换位置的时机，从而同步视图的变化。
我们会来根据源码的思路，实现一个 跟引擎性能一样的排序算法，并且一步步拆解其中的奥秘。...V8 引擎的思路分析 首先大概梳理一下源码中排序的思路: 设要排序的元素个数是n： 当 n <= 10 时，采用 插入排序 当 n > 10 时，采用 三路快速排序 10 1000, 每隔 200~215 个元素挑出一个元素，放到一个新数组，然后对它排序，找到中间位置的数，以此作为中位数 在动手之前，我觉得我们有必要为什么这么做搞清楚。...第一、为什么元素个数少的时候要采用插入排序？ 虽然 插入排序理论上说是O(n^2)的算法， 快速排序是一个O(nlogn)级别的算法。...但是别忘了，这只是理论上的估算，在实际情况中两者的算法复杂度前面都会有一个系数的， 当 n 足够小的时候，快速排序 nlogn的优势会越来越小，倘若插入排序O(n^2)前面的系数足够小，那么就会超过快排
第一、快速排序 快排的思想:如果要排序数组中下标从 p 到 r 之间的一组数据，我们选择 p 到 r 之间的任意一个数据作为pivot（分区点）。...我们遍历 p 到 r 之间的数据，将小于 pivot 的放到左边，将大于 pivot 的放到右边，将 pivot 放到中间。...经过这一步骤之后，数组 p 到 r 之间的数据就被分成了三个部分，前面 p 到 q-1 之间都是小于 pivot 的，中间是 pivot，后面的 q+1到 r 之间是大于 pivot 的。...return j 第二、归并排序 归并排序的核心思想: 如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了...，这个也是在面试中最爱考的两个算法，希望大家认真对待。
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