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算法与数据结构(十五) 归并排序(Swift 3.0版)

上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容,本篇博客,我们就来聊一下归并排序的相关内容。归并排序主要用了分治法的思想,在归并排序中,将我们需要排序的数组进行拆分,将其拆分的足够小。当拆分的数组中只有一个元素时,则这个拆分的数组是有序的。然后我们将这些有序的数组进行两两合并,在合并过程中进行比较,合并生成的新的数组仍然是有序的。然后再次将合并的有序数组进行合并,重复这个过程,知道整个数组是有序的。 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码,然后给出归并排序的相关内容。归并排序其实就是拆分+合并。废话少说,开始

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《大话数据结构》总结第一章 绪论第二章 算法第三章 线性表第四章 栈和队列第五章 字符串第六章 树第七章 图第八章 查找第九章 排序

第一章 绪论 什么是数据结构? 数据结构的定义:数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 第二章 算法 算法的特性:有穷性、确定性、可行性、输入、输出。 什么是好的算法? ----正确性、可读性、健壮性、时间效率高、存储量低 函数的渐近增长:给定两个函数f(n)和g(n),如果存在一个整数N,使得对于所有的n>N,f(n)总是比g(n)大,那么,我们说f(n)的增长渐近快于g(n)。于是我们可以得出一个结论,判断一个算法好不好,我们只通过少量的数据是不能做出准确判断的,如果我们可以

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关于数据进行排序小研究

排序算法不稳定。 不稳定排序可以更改areInIncreasingOrder不建立顺序的元素的相对顺序。 在以下示例中,predicate为自定义HTTPResponse类型的数组提供了排序。 predicate在成功之前对错误进行排序,并按错误代码对错误响应进行排序。 enum HTTPResponse { case ok case error(Int) } let responses: [HTTPResponse] = [.error(500), .ok, .ok, .error(404), .error(403)] let sortedResponses = responses.sorted { switch ($0, $1) { case let (.error(aCode), .error(bCode)): return aCode < bCode case (.ok, .ok): return false case (.error, .ok): return true case (.ok, .error): return false } } print(sortedResponses) // Prints "[.error(403), .error(404), .error(500), .ok, .ok]" 您还可以使用此方法按降序顺序对符合“可比较”协议的元素进行排序。 要按降序对集合进行排序,请将greater-than运算符(>)作为areInIncreasingOrder参数传递。 let students: Set = ["Kofi", "Abena", "Peter", "Kweku", "Akosua"] let descendingStudents = students.sorted(by: >) print(descendingStudents) // Prints "["Peter", "Kweku", "Kofi", "Akosua", "Abena"]" 调用相关的sorted()方法等效于调用此方法并传递小于操作符(<)作为谓词。 print(students.sorted()) // Prints "["Abena", "Akosua", "Kofi", "Kweku", "Peter"]" print(students.sorted(by: <)) // Prints "["Abena", "Akosua", "Kofi", "Kweku", "Peter"]"

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算法与数据结构(十三) 冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序(Swift3.0版)

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

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