插入排序(Insertion Sort),也被称为直接插入排序,是一种常见的排序算法。
列表的作用是一次性存储多个数据,程序员可以对这些数据进行的操作有:增、删、改、查。
ArrayList 实现于 List、RandomAccess 接口。可以插入空数据,也支持随机访问。
归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide andConquer)的一个非常典型的应用。 将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
在玩扑克牌的时候,我们抽到一张牌的时候,都是将它插入到当前手中牌的合适位置的。 如下图:
马上要把大话数据结构这本书看完啦,现在已经对数据结构有了一种系统上的了解,后面的事情就疯狂练习力扣上的编程题目啦,第九章是本书的最后一章,却是以前我学数据结构最先学的部分—–排序。
之前同事问了一道需要点脑洞的算法题,我觉得蛮有意思的,思路可能会给大家带来一些启发,在此记录一下
排序:就是将一组无序的记录序列按照某种逻辑顺序重新排序,调整为有序的记录序列的过程。简单的说,对于一组记录序列而言,就是根据记录的关键字递增顺序或者递减关系,将记录的次序进行重新排列,使得原来一组次序任意的记录序列转变为按其值有序排列的一组记录序列。
在Python面向对象编程中,魔术方法是一组特殊的方法,用于在特定情况下调用对象的操作。其中,__len__和__getitem__方法是常用的魔术方法之一。这两个方法都是用于操作序列对象的,但它们的作用略有不同。
比如:美女和野兽,抽象的事物表示美女:头发长 前凸后翘。。。 可以表示为一个数据单元,野兽也是一个数据单元。
StringBuffer、StringBuilder底层逻辑一样,以StringBuilder来说:
集合类是日常开发经常使用的,而ArrayList和LinkedList是使用相当频繁的集合类,在面试中也是频繁出现,但是我们真的了解这里面的原理呢,
集合作为我们日常开发中最常用的存储数据的容器,是开发过程中使用最频繁的对象类型之一,但是有多种集合类型,不同的集合类型的实现方式不同,使用的场景也不同。这里就比较一下ArrayList和LinkedList。
⼀对引号字符串或三引号字符串,如果需要用到引号则需要在前面增加"/"转义字符,三引号形式的字符串⽀持换⾏。
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
时隔4年,我终于把八大排序算法梳理了一遍,比起大学时零零散散的学习,现在就是一个大规范,当然代码是从优秀小伙伴那里Ctrl+C过来的,就是当我复习了一遍好多年没考过的题吧,哈哈哈。
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们⼀般使用引号来创建字符串。创建字符串很简单,只要为变量分配⼀个值即可。
字符串是我们在程序中使用非常多的一个对象,对于字符串的处理在各种编程语言中也是非常重要的一部分。
–创建序列 –使用 create sequence 序列名 –特点1:默认开始是没有值的,也就是指针指在了没有值的位置。 –特点2:序列名.nextval每次执行都会自增一次,默认步长为1 –特点3:序列名.currval查看当前序列的值。开始是没有的。 –作用:作为主键使用,动态的获取之间的值,这样新增数据的时候极大的避免了主键冲突 –使用的是 序列名.nextval作为主键 –注意:主键是非空唯一就可以,不需要主键的值是连续的值。 –创建默认序列 create sequence cc;–创建序列cc select cc.currval from dual–查看序列当前值 select cc.nextval from dual–查看序列的自增后的值。 –创建自定义序列 create sequence aa–创建序列 start with 5 --设置开始位置 increment by 2 --设置步长 select aa.currval from dual select aa.nextval from dual –创建测试表 create table teacher( tid number(10) primary key, tname varchar(100) not null ) insert into teacher values(cc.nextval,‘张三’); insert into teacher values(cc.nextval,‘张三’);
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是:第一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小(大)元素,然后放到已排序的序列的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳定的排序方法。
插入排序是一种简单的排序算法。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。插入排序在实现上,通常采用 in-place 排序,因而在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。
这是「AI 学习之路」的第 4 篇,「Python 学习」的第 4 篇 今天的主题是 Python 的序列类型(Sequence Types),内容很多,干货很足,也是我们平时经常使用的,大家准备好小板凳纸笔吧! 注意,我不准备再将循环语句和条件语句方面的知识了,比较简单,每种语言这方面的写法区分不大,有兴趣的大家可以自行去查阅一下。 list list 是一种有序集合,在很多语言里面都有支持,像 Java 中的 List ,可以简单理解 List 是一个顺序表,可以对它进行添加和删除元素的操作,但和
上一期 讲到了 顺序表与链表的基本知识 了解链表的基本知识。并且分析了ArrayList的源码。顺序表(随机访问速度快,插入和删除效率低)和链表(随机访问速度慢,插入和删除效率高)的优缺点。在开始写双链表之前我们分析一下LinkedList(典型的双链表)源码,来看一下Java 中是如何实现双链表的。
在项目开发的过程中,某些情况下,我们定义了函数,但是对于函数中具体的代码临时没有确定,如:
堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序,而是通过建立索引之间的关系,对一维数组排序。 称之为堆排序,是因为节点索引值之间的关系与完全二叉树的非常类似,而树又称堆。 设根节点为i,i从0开始记,则:
字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们一般使用引号来创建字符串。创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可。
一天,小凯同学震惊的发现,自己无内的PM2.5指标是有规律的!小凯采样了PM2.5数值,发现PM2.5数值以小时为周期循环,即任意时刻的PM2.5总是和一小时前相等!他的室友小文同学提出了这样一个问题,在t小时内的所有采样点中,选取若干采样点的数值,能否找到一个PM2.5不曾下降过的序列?这个序列最长是多少?
冒泡排序是最为基础的排序算法,其核心思想就是相邻元素两两比较,把较大的元素放到后面,在一轮比较完成之后,最大的元素就位于最后一个位置了,就好像是气泡,慢慢的浮出了水面一样。
当面试官问你什么是排序算法?请你用JavaScript实现一个简单的冒泡排序,如果你没掌握,就会被问住。
冒泡排序是通过比较两个相邻元素的大小实现排序,如果前一个元素大于后一个元素,就交换这两个元素。这样就会让每一趟冒泡都能找到最大一个元素并放到最后。
ArrayList 和 LinkedList 有什么区别,是面试官非常喜欢问的一个问题。可能大部分小伙伴和我一样,能回答出“ArrayList 是基于数组实现的,LinkedList 是基于双向链表实现的。”
Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。今天我们就来讲讲列表。
大家好,我是老三,一个刷不动算法的程序员。排序算法相关题目尽管在力扣中不是很多,但是面试中动不动要手撕一下。接下来,我们看一下十大基本排序,
在上一篇文章里,我们聊到了基于动态数组 ArrayList 线性表,今天我们来讨论一个基于链表的线性表 —— LinkedList。
下面的题目来自一份商品专员的面试题,其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
归并排序(Merge Sort)是建立在归并操作上的一种效率很高的排序算法,比较占用内存。该算法是分治法(Divide and Conquer)的一个典型应用。
关于数组拷贝,谷歌了一下,说法不一,有说是深拷贝的,有说是浅拷贝的。暂时先放下,未来有机会再研究。
一般排序算法最常考的:快速排序和归并排序。这两个算法体现了分治算法的核心观点,而且还有很多出题的可能。
注意:递归序列化出来的序列和队列方式结果不同,递归返回的列表数据更像DFS遍历的结果,虽然两者序列化和反序列化的方式不同,但不影响构建结果。即怎么序列化,就怎么反序列化
2、可以使用二分搜索方法快速确认待插入的位置,所以有一个优化版本的插入排序算法,也叫二分查找插入算法。
首先我们认识到java中的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型分为数值,字符,布尔,而引用数据类型分为类,接口,数组。 String是属于引用数据类型的。因为String本身就是一个类 需要了解基本数据类型和引用数据类型的区别。基本数据类型是直接存储在内存的栈上的,引用数据类型继承自Object类,按照对象的内存模式进行存储。我们的引用存放在内存的栈上,而对于对象本身的值存放在内存的堆上。我们java中通过new出来的对象就会存放在堆中。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置,或索引,第一个索引是0,第二个索引是1,依此类推。 Python有6个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。 序列都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。 此外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。 列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。 列表的数据项不需要具有相同的类型
这是《Java 程序员进阶之路》专栏的第 61 篇,我们来继续探讨 ArrayList 和 LinkedList,这一篇比上一篇更深入、更全面,源码讲解、性能考量,方方面面都有涉及到了。
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。
bisect 模块包含两个主要函数,bisect 和 insort,两个函数都利用 二分查找算法来在有序序列中查找或插入元素。 bisect bisect是 python 的内置模块,主要用来管理已经排序的数据。 bisect搜索 bisect(haystack, needle) 在 haystack(干草垛)里搜索 needle(针)的位置,该位置满足的条件是,把 needle 插入这个位置之后,haystack 还能保持升序。 import bisect data = [33,45,67,98
在Python中,序列是按位置排序的对象集合。 In Python, a sequence is a collection of objects ordered by their position. 在Python中,有三个基本序列,即列表、元组和所谓的“范围对象”。 In Python, there are three basic sequences,which are lists, tuples, and so-called "range objects". 但是Python也有额外的序列类型来表示字符串之类的东西。 But Python also has additional sequence types for representing things like strings. 关于序列的关键方面是,任何序列数据类型都将支持公共序列操作。 The crucial aspect about sequences is that any sequence data type will support the common sequence operations. 但是,除此之外,这些不同的类型将有自己的方法可用于执行特定的操作。 But, in addition, these different types will have their own methods available for performing specific operations. 序列被称为“序列”,因为它们包含的对象形成了一个序列。 Sequences are called "sequences" because the objects that they contain form a sequence. 让我们以图表的形式来看。 So let’s look at this as a diagram. 假设这是我们的序列,在这个例子中,序列中有一些不同的对象——三角形、正方形和圆形。 Imagine that this is our sequence, and we have a few different objects in our sequence here– triangles, squares,and circles, in this example. 要理解序列的第一个基本方面是索引从0开始。 The first, fundamental aspect to understand about sequences is that indexing starts at 0. 因此,如果我们称这个序列为“s”,我们将通过键入“s”来访问序列中的第一个元素,并在括号中放入它的位置,即0。 So if we call this sequence "s", we would access the first element in our sequence by typing "s" and, in brackets, putting its location, which is 0. 这个位于第二个位置的对象将作为s[1]进行寻址和访问,依此类推。 This object here in the second position would be addressed and accessed as s[1], and so on. 这将是s2,3和4。 This would be s 2, 3, and 4. 访问序列中对象的另一种方法不是从左向右计数,而是从右向左计数。 Another way to access objects within the sequence is not to count from left to right, but from right to left. 所以我们可以通过给出一个正的索引来访问序列,这是从左到右计数一个位置,或者我们可以使用一个负的索引,这是从右到左计数位置。 So we can access sequences either by giving a positive index, which is counting a location from the left to right,or we can use a negative index, which is counting positions from right to left. 在这种情况下,我们必须对序列中的最后一个对象使用负1。 In that case, we have to use the negative 1 for the very last object in our sequence. 相应地,负2对应于倒数第二个对象,依此类推。 Corresponding
插入排序,我想你也并不陌生。可以简单地这样理解,插入排序就是就是往一个有序的数列中添中新的数据,插入之后保证数据列仍然有序,因此叫插入排序。
时间序列的索引方法同样是适用于Dataframe,而且在时间序列中由于按照时间先后排序,故不用考虑顺序问题。
选择排序首先从待排序列表中找到最小(大)的元素,存放到元素列表的起始位置(与起始位置进行交换),作为已排序序列,第一轮排序完成。然后,继续从未排序序列中找到最小(大)的元素,存放到已排序序列的末尾。直到所有元素都存放到了已排序序列中,列表排序完成。
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