由于浏览器的原生支持(无需安装任何插件),用JS来学习数据结构和算法也许比c更加便捷些。因为只需一个浏览器就能啪啪啪的调试了。比如下图我学习归并排序算法时，只看代码感觉怎么都理解不了，但是结合chro
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
本篇有7k+字, 系统梳理了js中排序算法相关的知识, 希望您能喜欢. 原文:JS中可能用得到的全部的排序算法 导读 排序算法可以称得上是我的盲点, 曾几何时当我知道Chrome的Array.prot
今天给朋友们分享我花了将近一个月时间，参考了很多网上的优质博文和项目整理的一份比较全面的前端面试题集，还有面试前刷过的题目（其中概括HTML，CSS，JS，React，Vue，NodeJS，互联网基础知识）共有【269页】。很多朋友靠着这些内容进行复习，拿到了BATJ等大厂的offer， 也已经帮助了很多的前端学习者，希望也能帮助到你。
冒泡排序算法的原理是: 重复地走访过要排序的元素列，一次比较两个相邻的元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素已经排序完成。
Kotlin的扩展函数功能使得我们可以为现有的类添加新的函数，实现某一具体功能 。 扩展函数是静态解析的，并未对原类添加函数或属性，对类本身没有任何影响。 扩展属性允许定义在类或者kotlin文件中，不允许定义在函数中。
排序，我想大家一定经历过或者正在经历着。或许你不懂算法，对排序算法一无所知，但是你一定用过一些第三方库的api来一键排序，那么，在你享受便捷的同时，你是否想过它的底层是如何实现的？这样的算法实现方式是不是最好的？还有没有其它的可能性来实现更快速的排序？那么，希望这一篇文章过后。对于排序算法，你不会再觉得陌生和迷惑。
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于，我们不是扫描整个列表来查找最大的项目，而是将列表转换为最大堆（父节点的值总是大于子节点，反之最小堆）以加快速度。
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
为什么需要 copy-and-swap 呢？ 任何资源管理类（比如智能指针）都需要遵循一个规则：三法则。其中复制构造函数和析构函数实现起来比较容易，但是赋值运算符（=）要复杂许多，而 copy-and-swap 就是实现赋值运算符（=）的完美解决方案。它既能避免代码冗余，还可以提供 强异常安全保证。
This answer is from https://stackoverflow.com/a/3279550/10133369
上节，学完循环了~ 现在学Javascript的函数和数组。 JavaScript语法 每一种语言都有自己的语法规则，JS语法与Java很像，所以学习起来比较容易。JS中也一样有变量，语句，函数，数组等常见语言组成元素。
算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准，算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种。时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间，而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间。往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度，两者是互相影响的，我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点。本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法。
对于列A和列B中的数据，通过列A中的号码、列B中的名称、以及号码或名称的数量来排序。
算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准，算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种。时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间，而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间。往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度，两者是互相影响的，我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点。本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法。 我们先来看一段简单的代码，来帮助我们理解什么是大O表示法： function increm
本文总结了项目开发过程中常用的js函数和正则，意在提高大家平时的开发效率，具体内容如下：
小于区域推着等于区域往右跑，但是等于区域与大于区域之间有一个待定的区域，所以array[cur]< num时候cur++，所以array[cur] > num时候cur不用加一。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
1、输入规模：count 【就是 n】 2、算法基本操作：if (compare(array, j + 1, j)) 【先有比较再有交换】 3、是否只依赖输入规模：compare(array, j + 1, j) 形参是 array 数组元素、j + 1 和 j 都是属于 [0 ~ (count - i - 1)]，而其中的 i 属于 [0 ~ (count - 1)]，由此可知，compare 只依赖于输入规模这个条件；所以不用考虑最差、最优、平均效率； 【观察基本操作本身，以及基本操作的上层操作，如：那两个 for 循环】 4、建立表达式并求出增长次数： 从外向里看，第一个 for 循环，简化表示有，
数组排序算法是一个经典的算法问题，这类排序算法非常多，比如我们熟知的冒泡排序、插入排序、快速排序等算法。这篇文章主要说一下五种排序算法：
题目 用指针方法编写一个程序，输入3个整数，将它们按由小到大的顺序输出。 解题步骤 （1）定义指针； （2）接收输入值； （3）排序； （4）输出结果； Java import java.util.Scanner; public class E20210813 { public static void main(String[] args) { int temp; int[] array = new int[3]; Scanner inpu
快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进，基本思想是选取一个记录作为枢轴，经过一趟排序，将整段序列分为两个部分，其中一部分的值都小于枢轴，另一部分都大于枢轴。然后继续对这两部分继续进行排序，从而使整个序列达到有序。
In this problem your goal is to sort an array consisting of n integers in at most n swaps. For the given array find the sequence of swaps that makes the array sorted in the non-descending order. Swaps are performed consecutively, one after another.
1统一符号表达 算法中使用的交换函数，代码如下， 1 //swap element at i to at j 2 private static void swap(int[] array, int i,int j){ 3 int tmp = array[i]; 4 array[i] = array[j]; 5 array[j] = tmp; 6 } 以下 7 种排序算法都实现了序列的非降序排列，函数参数代表的含义一般统一定义为： array： 待排序的
Golang不支持一般的类似java中的标记式泛型。很多人因此而十分不满，认为没有泛型增加了很多工作量。而目前由于泛型支持的复杂性，Golang的设计和实现者并没有把这个泛型支持作为紧急需要增加的特性。但是，如果真的没有泛型，就一定不行了么？答案当然是否定的。没有泛型也可以，而且我觉得代码更简单，直接，有趣（个人观点，勿喷）。 我们这里打算以一些例子来讲解Golang中如何处理这个问题。 首先，我们看一个冒泡排序的问题。针对整型数组切片的排序。 package main import (
/** * 快速排序实现 * Created by John Kwok on 2018/2/2. */ import java.util.Arrays; public class QuickSort { /** * 在待排序索引范围内随机选取一个数值，将小于等于该索引处值的数字放置在其左侧，大于的放在其右侧。 * @param array * @param start * @param end * @return */ pub
在 beforeCreate 钩子函数调用的时候，是获取不到 props 或者 data 中的数据的，因为这些数据的初始化都在 initState 中。
第十四章 使用递归的方式去思考，去编程14.1 基本介绍14.2 Scala 提倡函数式编程(递归思想)14.3 应用案例1-求和14.4 应用案例2-求最大值14.5 应用案例3-翻转字符串14.6 应用案例4-求阶乘14.7 应用案例5-求x的n次方14.8 应用案例6-求斐波那契数14.9 作业07、作业08和作业0914.9.1 作业0714.9.2 作业0814.9.2 作业09
导语：作为一个数学专业毕业的前端开发，有必要好好谈谈这个话题~~ 一、数据结构及查找算法的实现 1.递归大法 递归(recursion), 顾名思义，就是自己调用自己。一个经典的应用场景就是DOM树查
function heapSort(array) { function swap(array, i, j) { var temp = array[i]; array[i] = array[j]; array[j] = temp; } function maxHeapify(array, index, heapSize) { var iMax, iLeft, iRight;
原题url：https://leetcode-cn.com/problems/zi-fu-chuan-de-pai-lie-lcof
js中的sort()方法用于对数组元素进行排序，具体是如何实现的？查阅资料发现，V8 引擎 sort 函数只给出了两种排序 InsertionSort 和 QuickSort，数组长度小于等于 22 的用插入排序 InsertionSort，比22大的数组则使用快速排序 QuickSort。源码中这样写道：
ACM思维题训练集合 The Little Elephant has got a problem — somebody has been touching his sorted by non-decreasing array a of length n and possibly swapped some elements of the array.
将null数组转为对应类型的空数组，如果array不是null，则返回array。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。坚信学会如何思考一个算法比单纯地掌握100个知识点重要100倍。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 回顾 五天过去了，8个主要排序算法的思想和原理图解都已经推送完了，在这些推送中，我们详细分析讨论了 各种排序算法的时间、空间复杂度； 算法的稳定性； 算法的优化改进 算法的应用场景 如果您想了解或者进一步熟悉下这些算法原理，请参考之前五天的推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到
直接选择排序是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是每次从未排序的部分中找到最小（或最大）的元素，将其与未排序部分的第一个元素交换位置，然后缩小未排序部分的范围，继续进行选择和交换，直到整个序列有序。
在Java编程中，方法调用时参数的传递方式是一个重要概念。理解值传递和引用传递的区别，对于编写高效、正确的代码至关重要。对于初学者来说，这两个概念可能会有些混淆，但它们在实际应用中非常重要。本篇文章将详细介绍值传递与引用传递的定义、用法及其区别，帮助你全面理解这些关键概念。
You are also given a set of distinct positions p1,p2,…,pm, where 1≤pi<n. The position pi means that you can swap elements a[pi] and a[pi+1]. You can apply this operation any number of times for each of the given positions.
在本人的博客里，分享了有关中值模糊的O(1)算法，详见：任意半径中值滤波（扩展至百分比滤波器）O(1)时间复杂度算法的原理、实现及效果 ，这里的算法的执行时间和参数是无关的。整体来说，虽然速度也很快，但是在某些特殊情况下我们还是需要更快的速度。特别是对于小半径的中值，我们有理由去对其进一步的优化的。本文我们进一步探讨这个问题。
排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。 稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。
heapify(): 这里是指最大heapify。 我们只需要从 k = N / 2开始， 在k >= 1的条件下对 k 进行shiftDown()， 然后k--就可以了。从最后一个不是叶子的节点开始，执行shiftDown()操作。
上次讲了基于分治法的归并排序，可是归并排序有许多缺点，比如它需要占用额外的内存来存储所需排序的数组，并且整个排序最重要的就是用来合并数组的函数。我写了几次发现，这个合并数组的函数写起来感觉有点麻烦啊！
在笔试、面试过程中，经常会考排序算法，下面我将介绍几种常用的排序算法（以由小到大排序为例）。
package arithmetic; import breeze.stats.distributions.Rand; import java.util.Collections; import java.util.Random; public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6,21,24,546,65,34,65,768,9,5,2,3
希尔排序(Shell's Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），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。该方法因D.L.Shell于1959年提出而得名。
这种相对比较小的窗口进行中值滤波，而如果在图像的分辨率比较大的情况下这种操作也是比较耗时的。所以在这种固定场景下定制一个优化算法是有意义的。（这里针对PC端，而非Arm端）。
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。
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