这段代码定义了一个程序，该程序包含一个名为main的函数。这个函数执行一个简单的输出操作，向标准输出流（通常是控制台）打印一条消息“Hello, World!”。最后，main函数返回0，表示程序成功结束。
我们今天接着来看《算法第四版》这本书，在上一篇文章当中我们一起搞定了归并排序。归并排序非常出色，也是性能最好的排序算法之一，这一篇我们继续研究排序问题，来看一看另外一种常用的排序算法——快速排序。
一、实验目的 掌握多种排序方法的基本思想，包括直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序等，并能够用高级语言实现。通过对这些算法效率的比较，加深对算法的理解。 二、实验原理
前段时间看到友商宣传他们打造了Go语言最快的排序算法，有些观点不敢苟同。为此，特意梳理了一下排序算法的演进，发现没有最快，只有更快。
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。
答：ls pwd mkdir rm cp mv cd ps ftp telnet ping env more echo
181、常用UNIX 命令(Linux 的常用命令)（至少10 个）【基础】 答：ls pwd mkdir rm cp mv cd ps ftp telnet ping env more echo
快速排序和归并排序一样也是分而治之策略的应用，基本思路是在数组中选取一个主元，以它为标准，遍历数组把小于它的数放在右边，大于它的数放在左边。递归上述过程直至有序。
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。今天这篇文章呢，就正式和大家聊一聊将大问题简化成小问题的分治算法的经典使用场景——排序。
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试喜欢考这个。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。 *********************************** 分治法的基本思想： 1．先从数列中取出一个数作为基准数。 2．分区过程：将比这个数大的数全放到
排序算法，就是使得序列按照一定要求排列的方法。排序算法有很多，本文将介绍面试中常常被问到的经典排序算法：快速排序，并分别利用C++和Python进行实现。
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。
pdqsort是一种不稳定的混合排序算法，采用了快速排序和插入排序的结合，以避免快速排序在小数组上的性能下降。
核心思想：将数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别进行排序，再将排序好的两个部分有序合并在一起，这样整个数组有序。全文图示来源于王争的《数据结构和算法之美》
手写一个排序算法的效率是很慢的，当然这也不利于我们在比赛或者工程中的实战，如今几乎每个语言的标准库中都有排序算法，今天让我来给大家讲解一下Java语言中的sort排序
让i，j向中间移动，如果i ≤ x，则继续移动，否则等待交换，如果 j ≥ x ，则继续移动，否则等待交换。当i和j都等待交换的时候，交换ij，然后继续移动。直到i大于为止。
快速排序的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分：分割点左边都是比它小的数，右边都是比它大的数。
qsort 是 C 标准库函数，申明于头文件 <stdlib.h>，基于快速排序实现。
复杂度分析： 在一般情况下，每一个数都要与之后的数进行匹配，所以匹配次数将与数据量n挂钩，又由于每轮匹配都要进行(n-1)次比较，所以平均时间复杂度为O(n^2)。
[导读] 前面文章改变世界的5大算法，一文中提到快速排序算法对世界影响巨大，估计很多人不以为然，本文来尝试解读一下为啥。
处理器 12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900H 2.50 GHz
在C++中，模板元编程（Template Metaprogramming）是一种利用编译时计算和泛型编程的技术，它使我们能够在编译阶段执行复杂的计算，并根据输入参数生成高度抽象的代码。模板元编程不仅为我们提供了一种更加灵活和高效的编程方式，还可以用于实现许多通用的算法和数据结构。
快速排序法： 顾名思议，快速排序法是实践中的一种快速的排序算法，在c++或对java基本类型的排序中特别有用。它的平均运行时间是0（N log N）。该算法之所以特别快，主要是由于非常精练和高度优化的内部循环。 快速排序是对冒泡法的一种改进。通过一趟排序将要排序的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一部分所有的数据要小，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。 示意图： 📷 📷 这里 定义最左边元素 为left 最右边元素为ri
难实现： /* 编写一个程序，将一个整型数组中的数据从大到小排列，要求使用快速排序 */ #include <iostream> using namespace std; //快速排序是先挑选一个基准，把比它小的放在左边，比它大的放在右边 //之后在他的左边继续挑选一个基准，执行上述过程 //在它右边也是一样 void swap(int *a,int *b) { /*交换序列中元素的位置*/ int tmp; tmp = *a; *a =
（1）基于交换思想的排序算法 （2）从一端开始，逐个比较相邻的两个元素，发现倒序即交换。 （3）一次遍历，一定能将其中最大(小)的元素交换到其最终位置上
最近在看算法书的时候看到C++中的sort方法，书中介绍是使用的快速排序。于是想起来自己天天都在写的JavaScript中的sort排序，它使用的是什么排序算法呢？各个浏览器使用的是同一种排序算法吗？
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
参考大话数据结构这本书对快速排序的讲解，本文作一个梳理，并在最后给出快排的C++实现代码。
三、原因分析std：sort 分析 完整版请看： 文档注释：https://github.com/wangcy6/weekly/blob/master/stl.md
•1 <= nums.length <= 50000•-50000 <= nums[i] <= 50000
在刷题的时候我们经常会碰到排序的问题，如果我们不使用一些排序的方法那我们只能手撕排序，这样就会浪费一些时间。而且我们还需要根据需要去选择相关的排序方法：冒泡排序、快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序、选择排序、堆排序、基数排序、桶排序。在选择的过程中也需要我们花费一些时间，所以在明白这些经典排序的情况下再一遍一遍的手写就有点浪费时间啦！ 如果我们使用sort()方法就可以只需要一条语句就可以实现排序，这样就极大的节省了我们在刷题中所花费的时间。当然如果对这些经典的排序方法不熟悉的话还是建议大家去了解一下这些方法，比较一下这些方法的优劣以及使用的情景。
程序媛借助CatGPT（ChatGPT更佳），基本上可以秒杀不用此类工具的程序猿（男）！！！
为了避免快速排序里，递归过深而堆栈过小，导致堆栈溢出，我们有两种解决办法：第一种是限制递归深度。一旦递归过深，超过了我们事先设定的阈值，就停止递归。第二种是通过在堆上模拟实现一个函数调用栈，手动模拟递归压栈、出栈的过程，这样就没有了系统栈大小的限制。
近期在review开发代码时，发现有这样的一类提交，开发把所有比较函数中的等号都去掉了，类似这样。
排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种排序算法。 下面这个表
切片是Go语言中引入的用于在大多数场合替代数组的语法元素。切片是一种长度可变的同类型元素序列，它原则上不支持存储不同类型的元素，当然了作为打工人是非常清楚“原则上”的潜台词就是“某种情况下允许”
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；
上篇文章介绍了时间复杂度为O(nlgn)的合并排序，本篇文章介绍时间复杂度同样为O(nlgn)但是排序速度比合并排序更快的快速排序(Quick Sort)。
为了证明笔者没有放弃这块阵地，整合三篇去年的文章，今天一起来学习一下：快速排序及其优化 和 STL的sort算法
张云浩：字节跳动-程序语言团队成员，目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
一般而言，对于包含n个元素的列表查找某个元素，使用二分法最多需要log_{2}n步(时间复杂度为log_{2}n)，简单查找最多需要n步。大O表示法指出了算法最糟糕情况下的运行时间
因为较大整数的相加很可能超出整型的32位限制，或者本身就是超出限制的大数之间的加减运算。 所以我们需要单独写一个能大数相加减的函数 基本原理：把数字用字符串的形式来保存加减的结果或大数字本身就不会超出限制，比如“999999999999999999999999999999” 多长都可以。
懂算法的程序员 📷 不懂算法的程序员 📷 算法的力量 算法是计算机科学领域最重要的基石之一，但却受到了一些程序员的冷落。 许多小伙伴看到一些公司在招聘时要求的编程语言五花八门就产生了一种误解，认为学计算机就是学各种编程语言，或者认为，学习最新的语言、技术、标准就是最好的铺路方法。 其实大家都被这些公司和培训机构误导了。 编程语言虽然该学，但是学习计算机算法和理论更重要，因为计算机语言和开发平台日新月异，但万变不离其宗的是那些算法和理论。 例如数据结构、算法、编译原理、
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。
本人自接触算法近2年以来，在不断学习中越多地发觉各种算法中的美妙。之所以在这方面过多的投入，主要还是基于自身对高级程序设计的热爱，对数学的沉迷。回想一下，先后也曾参加过ACM大大小小的校级赛、区域赛。没什么惊天动地的奖项，最好的名次也就省三等奖。现在作为第一篇算法总结就拿常见的排序算法以我个人的理解，以及代码实现跟大家简单分享一下（排序算法如果一一罗列的话，不下十种。曾在图书馆的旧书架上看过一本近900页的书，内容就是专门介绍排序算法）。
#!/bin/bash #shell脚本编程之快速排序的实现(以最右边为元点的思想) a=(8 5 10 3 2 93 4 1 2 3 40 9 61 8 6 29) #a=(0 0 0 0 1 2 3 3 4 4 8 28 30495 921 43716) temp= buff= #交换函数 swap() { buff=${a[$1]} a[
最近有关人工智能的热门话题冲上热榜，如火如荼的开展着，已经渗透到每个人的学习、工作、生活及娱乐之中。早在去年OpenAI发布的ChatGPT-3生成式AI模型。一经横空问世，便吸粉无数，就有人称其为【全知全能的神】，再到后来微软、谷歌等国外厂商争相发布了自家产品，如谷歌的Bard、微软的New bing，再次掀起了火热浪潮。接着，OpenAI发布了GPT-3.5模型，随后也公开了openai.api_key，让全球开发者们可以接入OpenAI，采用GPT人工智能模型去训练开发相关应用场景。相继而来的是，微软也开放了申请体验Azure Open AI 的链接。近来，在百度文心一言发布前夕，OpenAI发布了多模态大模型GPT-4，百度顶住压力，随之发布了【文心一言】人工智能语言模型。接下来，就带领大家体验一下【文心一言】的具体表现情况。
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