面试官: 聊聊选择排序 选择排序是一种简单直观的算法,今天我们聊聊选择排序的思想,代码以及复杂度 排序思想 一天,小一尘和师傅下山去了,在集市中路经一个水果摊,只见水果摊上摆着色泽基本相同但大小不一的
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn)
算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项,也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题,可以有很多种算法来解决,但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。
算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量的,即时间复杂度和空间复杂度。
在LeetCode的第一题下面,有这样一句评论“有人相爱,有人夜里开车看海,有人leetcode第一题都做不出来。”看到这条评论,你是得意的笑呢,还是苦涩的笑?
数组是非常基础的数据结构,在面试中,考察数组的题目一般在思维上都不难,主要是考察对代码的掌控能力
零、前言 最大子序列和问题 这个问题是《数据结构和算法分析》一书中的一个问题,书中给了四种算法 我感觉它是入手算法很不错的一个问题,本文算法源于书中,但文中包含了我的分析和理解 2.题目的分析
复杂度O(n),首先肯定只能循环一次数组,且数组中有重复的元素,并且找出重复的元素并返回。
时间复杂度,又称为时间复杂性。用来描述程序运行时间的长短,程序(通常指算法)的执行时间可以反应程序的效率,即程序(算法)的优劣。
在面试中,现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡,快排等。这些,排序算法自己看了一次又一次,可是过一段时间,又忘掉了。所以,这次就把算法是怎么推导出来的,详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
在计算机程序编写前,依据统计方法对算法进行估算,经过总结,我们发现一个高级语言编写的程序程序在计算机上运行所消耗的时间取决于下列因素:
相信很多人对二分法是又爱又恨,爱是在于它思想简单,效率确实高, 恨是恨在为什么总是写不对呢
选择排序使用了双层for循环;如果看过我上一篇文章的话,可以很快的知道一些技巧,双层for循环的时间复杂度是: O(N2) O(N^{2}) O(N2)
依稀记得有一次有人问,在你写一些代码的时候,你会选用什么数据结构呢?有什么选择的标准呢。。。当时也就当为了笑谈,好像并无什么特别的喜好,也没什么特别的感觉。。。
本文是第一站,大战冒泡排序。你还在为每次写排序算法的时候发愁吗? 喝了本专栏,保证你能手撸冒泡排序。
Java遍历集合有两种方法。一个是最基本的for循环,另一个是jdk5引入的for each。通过这种方法,我们可以更方便地遍历数组和集合。但是你有没有想过这两种方法?哪一个遍历集合更有效?
每次处理就是将无序数列的第一个元素与有序数列的元素从后往前逐个进行比较,找出插入位置,将该元素插入到有序数列的合适位置中。
定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”
今天,文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子,给大家温故一下复杂度分析的概念,然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。
5. Longest Palindromic Substring Total Accepted: 120226 Total Submissions: 509522 Difficulty: Medium Given a string s, find the longest palindromic(回文) substring in sS. You may assume that the maximum length of s is 1000, and there exists one unique long
同样的,假如我们有一个数组:29,10,14,37,20,25,44,15,怎么对它进行插入排序呢?
希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。 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,每组包含的记录越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。
希尔排序是插入排序的一种,在介绍希尔排序之前,先介绍一下插入排序的思想。插入排序就是把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的有序序列 。与扑克牌的插入的类似。
给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词列表的字典 wordDict,判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。
经过数据结构与算法先导篇的洗脑,不知道大家对数据结构与算法重要性的认知有没有上了一层台阶。(虽然阅读量少的可怜)。没看过的建议先去看先导篇前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)
3.编写init函数,用于初始化FAC和INV数组。在该函数中先将FAC0和INV0赋值为1,然后使用循环计算FACi(i从1到LIMIT)的值,并使用费马小定理倒推计算出INVi(i从LIMIT到2)的值。
本来今天应该继续说Android系统方面的知识,但是我发现内容有点多,写不完了?。 那,为了保证文章的质量,所以今天就发一篇算法题顶上了~❤️ 算法题也是面试常考的项,之前也说过,虽然用到的比较少,但
看到三个for循环,时间复杂度的O(n3)。这速度,实在是太慢了。我们来优化优化。
【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
时间复杂度怎么算?如何计算时间复杂度? 时间复杂度分析的基本策略是:从内向外分析,从最深层开始分析。如果遇到函数调用,要深入函数进行分析。
我们已经了解了什么是算法,那当我们写出一个算法的时候,如何去衡量这个算法的好坏呢?
小学数学课上,你是不是可以用 3+3+3 或者 3*3 来解决三个三相加这个问题,虽然算的结果都是9,但是中间我们用的方法是不一样的。
partition使用第一个元素t=arr[low]为哨兵,把数组分成了两个半区:
题目描述 现有数列a1,a2,a3……aN。在其中找到严格递增序列ai1,ai2,ai3,……aiK(1 <= i1 < i2 < i3 < …… < iK <= N),请找出序列a的最长上升子序列的长度,既K的最大值。
排序的相关概念 排序的分类 根据在排序过程中带排序的记录是否全部被放置在内存中,排序分为: 内排序 外排序 1.内排序 内排序是在排序整个过程中,带排序的所有记录全部放置在内存中。 影响内排序的主要因素: 时间性能。(主要受比较和移动两种操作的影响) 辅助空间。 算法的复杂性。 内排序的分类 根据排序过程中借助的主要操作,内排序分为: 插入排序 交换排序 选择排序 归并排序 2.外排序 外排序是由于排序的记录个数太多,不能同时放置在内存中,整个排序过程需要在内外存之间多次交换数据才能进行。 按照算法的复杂
大家好,又到了三分钟算法修行时间,之前挑选的算法都是中低难度的,这次找个难度较高的,看看会遇到啥问题。至于难到啥程度,来看看Leetcode下解题的网友评论。
数据结构是计算机科学中研究数据组织、存储、管理和操作的方法和原则。它涉及到各种不同的数据类型和数据组织方式,包括数组、链表、树、图等。数据结构的设计和实现可以影响到程序的效率和可靠性,因此是计算机科学中非常重要的一个领域。
内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序.常见的内部排序有:直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、基数排序。
给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长(长度 ≈ 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <= 100)。
冒泡排序是一种简单而有效的排序算法,它通过比较相邻的元素并交换它们来对一个数组进行排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),因此它通常用于小型数据集的排序。在本文中,我们将介绍Java中的冒泡排序算法,包括其实现和示例代码。
上周有小伙伴去面试,小明问了一下面试的情况,顺便问问题目。他说有一道题是根据输入数组以及结果,返回两数的数组下标。这个听着就很熟悉,因为leetcode的第一题,于是就重新回顾了一下。
14天阅读挑战赛 *努力是为了不平庸~ 每个学习算法的都需要一把打开算法的钥匙,就如陶渊明的《桃花源记》中 ”初极狭才通人,复行数十步,豁然开朗“。
把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到全部插入完为止,得到一个新的有序序列。
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