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。
例如在一个有序数组{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}中，我们要查找8的位置，就可以先比较其与5的大小关系，发现其大于5，然后就找6与10的中位数8，发现相等，那么8的位置也就找到了，二分查找做法大抵如此。
顺序查找（Sequential Search）是一种简单直观的搜索算法，用于在无序数组中查找特定元素。它的基本思想是逐个遍历数组中的元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。本文将介绍顺序查找的基本原理，并通过Python代码进行详细讲解。
数组做为一种基础的数据存储结构，应用十分广泛。数组是用连续的内存空间来存储固定长度的、相同数据类型的一种数据结构。数据结构是跟语言无关的，这里，使用java来进行数组的相关操作。数组的索引是从0开始的。
计数排序利用数组索引号的有序而对数据排序，所以，需要把原无序数组中的数据映射到排序数组的索引号上。于是，对排序数组的长度就会有一个最小值的约束，至少等于无序数组中的最大值加一。
该文讲述了如何使用快速排序算法对一组数据进行排序。快速排序是一种高效的排序算法，它通过不断地挑出数组中的元素进行比较和交换，从而达到排序的目的。该文详细讲解了快速排序的实现过程，包括如何选取基准值、如何比较元素大小、如何交换元素位置等。同时，该文还提供了C语言代码实现，使读者能够更好地理解和掌握快速排序算法。
第一章 综述 1.基本数据结构的优缺点 2.Java和C++的基本区别 2.1 Java中没有指针的概念 2.2.本质上Java中的存储地址就是相当于C++当中的指针的概念==>可以说Java
（1）最简单的思路直接使用快排，堆排或者归并排，排序之后取数组的k-1索引的值即可，时间复杂度为O(nLogn)
导语： 本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 1. 视野管理的必要性 在大型多人在线游戏MMO（Massively Mul
该文是关于冒泡排序算法的研究，通过介绍冒泡排序的原理、分析、实现以及代码实现，让读者对冒泡排序有更深入的了解。
前面三点 正确性，可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时，A算法和B算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果数据项减少了50%，可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。
Array：它是数组，申明数组的时候就要初始化并确定长度，长度不可变，而且它只能存储同一类型的数据，比如申明为String类型的数组，那么它只能存储S听类型数据
因为C中对数组的删除比较麻烦，所以我没有按照《算法图解》中的思路每次选择最小的元素，而是选择了最大的。
# 多路平衡归并排序（胜者树、败者树） 多路归并排序用作大数据集合的排序，通常因为内存资源不足，只能分段排序。 多路归并通常结合二叉树进行排序即败者树与胜者树。 胜者树： 每次筛选最小值作为根结点 败者树： 每次筛选最大值作为根节点 平衡指将大集合平分为多个相同元素个数的集合，唯一与置换置换选择排序的不同之处 # 原理 1. 将无序数组分割成多个无序数组，分割成N个就是N路排序 2. 取每个无序数组的第一个元素两两排序，选取最小值或最大值，同附近的两两排序结果再次比较，直到选出最小值 3. 将最小值放在有序
这是力扣的 1732 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
业务中在高频调用代码段会出现条件判断语句, 因此联想cpu架构中的分支预测功能, 进行简要分析.
数据结构和算法的概述 数据结构 对计算机内存中的数据的一种安排。 常见数据结构 数据结构 优点 缺点 数组 插入快(根据下标) 查找慢，删除慢，大小固定 有序数组 比无序数组查找快 删除和插入慢，大小固定 栈 提供后进先出的存取方式 存取其他项很慢 队列 提供先进先出的存取方式 存取其他项很慢 链表 插入快 删除快 查找慢 二叉树 插入 查找删除都快(树平衡的情况下) 删除算法比较复杂 红黑树(平衡树) 插入 查找删除都快 算法复杂 2-3-4树(
题目： Given an array of integers, find two numbers such that they add up to a specific target number. The function twoSum should return indices of the two numbers such that they add up to the target, where index1 must be less than index2. Please note that yo
Given an array of integers, find two numbers such that they add up to a specific target number.
插入排序是对冒泡排序的进一步优化，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
在很多应用中，我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理，比如首先处理优先级最高的对象，然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是，在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话。
在面试的过程中经常会遇到手写排序算法，所以本文就简单总结一下。不对算法的细节做介绍，只做一个概括性的描述。
根据文章内容总结摘要
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法，它们的时间复杂度都是 O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
哈希表就是一种以键-值(key-indexed)存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。
这是力扣的 724 题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
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
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，
Java中级面试题合集：1.弹出式选择菜单(Choice)和列表(List)有什么区别
什么是二分查找算法？ 二分查找算法，也称为折半查找，是一种基于比较的搜索算法。它通过将有序数组分成两半，并与目标元素进行比较，从而确定目标元素可能存在的位置。每次比较后，算法都会将搜索范围缩小一半，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
在这里，快速排序，顾名思义，排序速度较快，但是较为复杂，但是递归这个思想，说简单但是也有些绕，说难也就几行代码的问题。
题目：有一个无序整型数组，如何求出这个数组排序后的任意两个相邻元素的最大差值？要求时间和空间复杂度尽可能低。（例如：无序数组 2,3,1,4,6，排序后是1,2,3,4,6，最大差值是6-4=2）
2022-01-04：一个无序数组长度为n，所有数字都不一样，并且值都在0...n-1范围上。
上篇博客我们主要聊了比较高效的归并排序算法，本篇博客我们就来介绍另一种高效的排序算法：快速排序。快速排序的思想与归并排序类似，都是采用分而治之的方式进行排序的。快速排序的思想主要是取出无序序列中第一个值，然后通过比较将比该值小的元素放到该值的前方，将比该值大的元素放在该值的后方。这样一来该值前方的数据都要比该值小，该值后方的数据都要比该值大。然后再次对前半部分和后边半部分无序的数列进行上述操作，这样不断的操作，无序的序列的规模不断被缩小。等问题的规模被缩小到一定程度后，我们的序列就变的有序了。 之前我们说
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
给定一个无序数组arr，其中元素可正，可负，可0，给定一个整数k。求arr所有的子数组中累加和为k的最长子数组长度。
前面博客我们在讲解数组中，知道数组作为数据存储结构有一定的缺陷。在无序数组中，搜索性能差，在有序数组中，插入效率又很低，而且这两种数组的删除效率都很低，并且数组在创建后，其大小是固定了，设置的过大
通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。主要采用分治法和挖坑填数等方法，分治法就是大问题分解成各个小问题，对小问题求解，使得大问题得以解决。
问题还原 《算法导论》9.2：快速选择 时间复杂度是o（n）, 这个认识不对呀，快速排序时间复杂度o（nlogn）都记忆多少次了 敲黑板：吃土记：之前理解时间复杂度计算方式是错误的。 堆排序中建堆过
在前面的文章中，其实已经把效率比较高的排序算法给分析过了，比如比较通用的快排，归并排序和堆排，还有用于特定场景的计数排序等。本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下，分别是插入排序，希尔排序和选择排序。
哈希表就是一种以键-值(key-indexed)存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
HTML当中有一个特殊的元素，它可以用来创建一个无序数组（unordered lists），或者叫做弹孔风格的序列。
根据给定的文章内容，总结为摘要总结。
本文介绍2024届秋招中，BOSS直聘的推荐/搜索系统工程师岗位一面的面试基本情况、提问问题等。
显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）
当我们删除一个最大堆的堆顶（并不是完全删除，而是替换到最后面），经过自我调节，第二大的元素就会被交换上来，成为最大堆的新堆顶。
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。
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