在编程中，算法是解决问题的一系列步骤或指令的集合。对于程序员来说，掌握一些常用的算法是非常必要的。下面，我将用JavaScript（JS）语言来详细讲解几个常用的算法。
今天让我们来继续聊一聊js算法，通过接下来的讲解，我们可以了解到搜索算法的基本实现以及各种实现方法的性能，进而发现for循环，forEach，While的性能差异，我们还会了解到如何通过web worker做算法分片，极大的提高算法的性能。
No.19期 序列有序的判定0 数组的判 Mr. 王：这里我们再讲一个亚线性时间的判定问题——数组有序的判定问题。你来说一下问题定义，并想一想这个问题的精确解。 小可：输入：n 个数的数组，x1, x2,…, xn。 输出：如果数组有序则返回“是”，否则返回“否”。 如果是求精确解的话，需要逐个元素与后面的元素进行比较，一旦发现有逆序的情况，返回否就可以了。可是这样做的时间复杂度是W(n)，当数据有很多的时候，这个算法是不适用的。 Mr. 王：很好，现在你分析问题已经很成熟了。这里同样要提出一个近
排序算法又分为简单排序和高级排序。其中简单排序包括冒泡排序、选择排序和插入排序。高级排序包括希尔排序、归并排序和快速排序。【⚠️这里仅介绍了六种排序算法】
数据结构和算法系列的课程分为上下两篇文章，上篇文章主要是讲解数据结构，可以戳导师计划--数据结构和算法系列（上）进行了解。本篇文章主要讲解的是基本算法，辅助的语言依旧是JavaScript。POST的本篇文章主要是扩展下我们在开发中的方式，发散下思维～
【参考资料】 《算法（第4版）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne 在本篇笔记里，我从简单的插入排序，到希尔排序，中间的一系列算法，看起来就像是插入排
本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现。在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找、折半查找、插值查找、Fibonacci查找，还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找，然后还聊了哈希表的构建与查找。接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式，并并给出相应的时间复杂度。本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序、插入排序、希尔排序以及选择排序，下篇博客将继续介绍堆排序、归并排序以及快速排序的相关内容。当然上述内容的代码实现我们依然采用Swift面向
(一)快速排序算法 1.1: 先从数列中取出一个数作为“基准”。 1.2: 分区过程：将比这个“基准”大的数全放到“基准”的右边，小于或等于“基准”的数全放到“基准”的左边。 1.3: 再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。
二分法就是把一个数组折半查找，再折半直到找到数据位置，或者无数据位置。比如说1-100，你选的值是23，那么范围写法就是(索引写法类似)
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目录 数据结构 算法 查找算法 排序算法 数据结构 数组 结构特征：内存地址连续，大小固定 使用特点：查询快，插入慢 链表 结构特征：内存地址不连续，大小可变 使用特点：查询慢，插入快 栈 结构特征：顺序栈（基于数组实现，继承数组特征），链式栈（基于链表实现，继承链表特征） 使用特点：先进后出，后进先出 队列 结构特征：顺序队列（基于数组实现，继承数组特征），链式队列（基于链表实现，继承链表特征） 使用特点：先进先出，后进后出 树 结构特征：每个节点有0个或多个子
1 文档说明 该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记，大部分内容从网络上其他渠道也能得到，仅用于记录备忘之用。 冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的，而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段，k-v溢写时，采用的正是快排;而溢出文件的合并使用的则是归并;在Reduce阶段，通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并;最后阶段则使用了堆排作最后的合并过程。 所以快排、归并以及堆排是必须要掌握的排序算法，这都在MapReduce内部使用的排序算法，
嗨，亲爱的编程同道们！在这个码农的世界里，算法就像我们的剑与盾，为我们打开问题的大门。不论你是新手刚踏入编程领域，还是老手早已颇有心得，总有那几种算法是我们绝对不能错过的，它们是你编程路上的指南针，也是你驰骋代码世界的翅膀。今天，让我们一起来探讨一下这些至关重要的“必抓！”算法，让我们的编程之旅更充实、更从容。
我们之前已经了解了5种基础算法，是否自己找了一些题练练手呢~话不多说，让我们进入第6中基础算法的学习吧。本篇我们将学习又一种排序算法——折半插入排序算法，跟上篇我们所学习的快速排序有点像，都是建立在我们之前学习的算法的基础上改进而来的。从这个算法的名字中大概就能知道它是建立在哪个算法的基础之上的，没错，就是折半（二分）查找和直接插入排序。
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！
用一维数组S[]存储该有序序列，设变量low和high表示查找范围的下界和上界，middle表示查找范围的中间位置，x为特定的查找元素。
据我了解，前端程序员有相当一部分不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
对于编程来说的话，只有掌握了算法才是了解了编程的灵魂，算法对于新手来说的话，属实有点难度，但是以后想有更好的发展，得到更好的进阶的话，对算法进行系统的学习是重中之重的。
二分查找，也称为折半查找，是指在有序的数组里找出指定的值，返回该值在数组中的索引。
冒泡排序是一种交换排序，它的基本思想是：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录的为止，这里的反序指的是不符合当前指定排序规则的数字
思路提要 求两个有序数组的中位数 奇数个数的中位数只有1个， 偶数个数的中位数可能有两个。 在有些题目中，把[2 3 5 7] 的中位数认为是4。 在数据量Ｌ已知情况下，将求中位数转化为求第k小问题，本质上是求第k小问题。 暴力解法： O（（m+n）/2） 每次取A和B头部最小的一个数，直到取到第 L/2 + 1 个数（当L为奇数时）。 【3】求两个等长、有序数组的中位数（二分法） 数组长度为len，数据个数2*len，中位数为第len、len+1大的数。 暴力法：排好序后
二分查找法是一种基础的算法，应用于在有序元素序列中查找目标值。二分查找法思路清晰，可以描述为以下几个步骤：
了解一个知识，必须先要从其含义开始。 折半查找，又称二分法查找。意在一个有序的序列当中，从最大值与最小值开始，从两个值的中间值为分渠道，再次判断是否位于区间内，重复获取中间值，直至找到需要查找的值。 折半查找，适用于数据量很大的情况。 具体是什么意思呢，一个例子搞定：数字炸弹游戏
又叫折半查找，要求待查找的序列有序。每次取中间位置的值与待查关键字比较，如果中间位置 的值比待查关键字大，则在前半部分循环这个查找的过程，如果中间位置的值比待查关键字小， 则在后半部分循环这个查找的过程。直到查找到了为止，否则序列中没有待查的关键字。
PHP数据结构（十二）——静态查找表 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概念 1、查找表：由同一类型数据元素构成的集合。 2、静态查找表：只进行查找（包括确认元素是否存在、查找元素的值），不进行增加和删除操作。 3、动态查找表：与静态查找表相对应，除了查找，还会进行插入与删除操作。 4、关键字：用于标识一个数据元素，如果对应的数据元素唯一，则为主关键字。如果若干个关键字可以唯一确定一个数据元素，称这些关键字为次关键字。
传统的做法是从头开始一本本地找，但如果你知道书架上的书是按字母顺序排列的，聪明的做法是直接走到中间，如果目标书在中间就找到了，不在的话根据书名比较判断是在左边还是右边的书架继续寻找。这就是二分查找的基本思想。🔍
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
当我们进行数据处理的时候，往往需要对数据进行查找操作，一个有序的数据集往往能够在高效的查找算法下快速得到结果。所以排序的效率就会显的十分重要，本篇我们将着重的介绍几个常见的排序算法，涉及如下
图是由边的集合和点的集合组成的。如果图的边有方向（或者说图中的顶点对是有序的）则成为有向图，如果边没有方向则称为无向图。
0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之：数组、单链表、双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之：栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之：队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之：树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之：AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 数据结构图文解析之：直接插入排序及其优化（二分插入排序）解析及C++实现 数据结构图文解析之：
先来一段维基百科概念。“二分查找算法，也称折半搜索算法，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。”
注意点：关键在于有序数组，也就是说，二分查找存在缺陷：不能在无序数组中使用，当然对于无序数组你也可以选择排一下序。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在”捣鼓“操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。
折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列，查找过程中采用跳跃式方式查找，即先以有序数列的中点位置为比较对象，如果要找的元素值小 于该中点元素，则将待查序列缩小为左半部分，否则为右半部分。通过一次比较，将查找区间缩小一半。 折半查找是一种高效的查找方法。它可以明显减少比较次数，提高查找效率。但是，折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序。
数组是由相同类型的元素（element）的集合所组成的数据结构，分配一块连续内存来存储。
本文将告诉你学习Java的一些步骤，学习过程中可能遇到的问题，及学习路线。希望能够对你的学习有所帮助。
你或许在写一个sql的order by按照某组进行排序，又或者你在刷一道题时候、常常遇到贪心+自定义排序求解的思路题，或者变态的面试官让你手写快排，又或者是app的姓氏升降序列 - - -
现在我们要完成这样的任务：如何在数组a的区间[first,last]内寻找key，其中a数组是有序的， 我们假设非降次序的（即：a[ first ] <= a[ first+1 ] <= … <= a[ last ] ） 中搜索key， 找到key时返回其在数组中的位置，否则返回-1 。
介绍完基本的线性表排序算法后，今天我们来介绍一种常见的线性表查找算法 —— 二分查找。
当arr[i] > arr[i-1] 时 ，说明此时arr[i] 大于有序区间的所有元素！！！
概述 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好。 其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。 首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功； 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。 重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。 算法复杂度 二
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。`
为了便于描述，文中涉及到的代码部分都是用Java语言编写的，其实Java本身对常见的几种数据结构，线性表、栈、队列等都提供了较好的实现，就是我们经常用到的Java集合框架，有需要的可以阅读这篇文章。Java – 集合框架完全解析
据我了解，相当一部分同学不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
String: 一般做一些复杂的计数功能的缓存 List: 做简单的消息队列的功能 Hash: 单点登录 Set: 做全局去重的功能 SortedSet: 做排行榜应用，取TopN操作；延时任务；做范围查找
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