下面来总结一下适合链表排序与不适合链表排序的算法： 适合链表的排序算法：冒泡，选择，插入，归并，快速，计数，桶，基数排序 不适合链表的排序算法：希尔排序 可以用于链表排序但不建议使用的排序算法：堆排序...希尔排序为什么不适合链表排序？...（什么是希尔排序？） 希尔排序：希尔排序中经常涉及到对序列中第i + gap的元素进行操作，其中gap是希尔排序中当前的步长。...当然，这些排序算法不用完全掌握，重点掌握【链表插入排序】，【链表归并排序】这两种排序算法。 2.链表冒泡排序 2.1 链表冒泡排序算法描述 使用node_i、node_j和tail。...对每个桶内元素单独排序(使用插入、归并、快排等算法)。 最后按照顺序将桶内的元素拼成新的链表，并返回。
堆排序 一些相关的概念 堆是一棵顺序存储的完全二叉树。 大根堆：每个结点的值都大于或等于子结点的值，这样的堆称为大根堆。 小根堆：每个结点的值都小于或等于子结点的值，这样的堆称为小根堆。...堆排序的思想 将待排序的n个元素构造成一个大顶堆(小顶堆也可以，下面以大顶堆为例)。...generateRandomArray(maxSize, maxValue); heapSort(arr); printArray(arr); } } } 快排...经典快速排序总是指定数组或者某部分的最后一个元素作为基准值，随机快速排序指定数组或者某一部分中的随机值作为基准值。...< 2) { return; } quickSort(arr, 0, arr.length - 1); } /** * 快速排序，使得整数数组 arr 的 [L,
第一篇我就来讲解快排算法，开发中用到的并不多，大家先理解快排思路，然后在背代码的时候就很容易了，核心代码不到十行，所以也是一个很简单的算法。...正文 快排利用了一个重要的概念就是“分治法”，所谓“分治”就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并...分治法不仅在快排中体现，还在归并排序，傅立叶变换（快速傅立叶变换）等等都有所体现。...快排的思想是，令数组第一位最为初始值（也叫基准数），通过第一次循环完成后把整个数组拆分成左右两部分，左边的数均小于基准数，右边数均大于基准数，然后把这个基准数赋给arr[i] = index;， 然后递归重复上述步骤达到整个数据变成有序序列...下面我就给定一个数组，然后分析快排是如何进行排序的， int[] arr = {2, 6, 9, 1}; ?
别看这个简单也基础，但是真的面试的时候会让你写，纸上手写，嗯 快排 private static void quickSort(int[] test, int start, int end) {...int t1 = test[i+1]; test[i+1] = test[end]; test[end] = t1; return i+1; } 堆排序
基本实现思路： 从数列中挑出一个元素，称为 "基准" 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...递归地把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 到此，排序完全结束。细心的同学可能已经发现，快速排序的每一轮处理其实就是将这一轮的基准数归位，直到所有的数都归位为止，排序就结束了。...image 快速排序之所比较快，因为相比冒泡排序，每次交换是跳跃式的。每次排序的时候设置一个基准点，将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边，将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边。...因此快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2)，它的平均时间复杂度为O(NlogN)。其实快速排序是基于一种叫做“二分”的思想。
冒泡排序法 冒泡排序（Bubble Sorting）的基本思想是： 通过对待排序序列从前向后（从下标较小的元素开始）,依次比较相邻元素的值，若发现逆序则交换，使值较大的元素逐渐从前移向后部，就象水底下的气泡一样逐渐向上冒...快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。...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，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...快速排序法应用实例: 要求: 对 [-9,78,0,23,-567,70] 进行从小到大的 排序，要求使用快速排序法。...,用时约为1s以内; 800w数据排序,用时3s左右, 优于希尔排序
前言 什么是快排？快排的速度到底有多快呢？它们的思想和实现是什么样的？ 本文会对这快速排序进行详解，绝对细致入微！让你彻底搞懂快排！ ️...快速排序（递归版） ☁️快排主框架 void QuickSort(int* a, int left, int right) { // 假设按照升序对array数组中[left, right)区间中的元素进行排序...实现了一次快速排序的分割操作，将数组分成两部分，左边的元素都小于等于基准值，右边的元素都大于基准值。然后再通过递归调用这个函数，这就是hoare版的快排。...快速排序的特性总结 快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的，所以才敢叫快速排序 时间复杂度：O(N*logN) 空间复杂度：O(logN) 稳定性：不稳定 ️全篇总结 本章对快排从其思想到实现...，一步步由浅入深的讲解，相信聪明的你看到这里已经对快排有一个明白的理解了！
冒泡排序 @Test public void test() { int[] arr = new int[]{3, 4, 1, 76, 3, 889, 8, 4}; for (int i...[j + 1] = temp; } } } System.out.println(ArrayUtils.toString(arr)); } 插入排序...比当前位置的值大，就将x插入到当前位置的后面 arr[j + 1] = x; } System.out.println(ArrayUtils.toString(arr)); } 快速排序
堆这种数据结构的应用场景非常多，最经典的莫过于堆排序了。堆排序是一种原地的、时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。 前面我们学过快速排序，平均情况下，它的时间复杂度为 O(nlogn)。...尽管这两种排序算法的时间复杂度都是 O(nlogn)，甚至堆排序比快速排序的时间复杂度还要稳定，但是，在实际的软件开发中，快速排序的性能要比堆排序好，这是为什么呢？...如何基于堆实现排序？ 前面我们讲过好几种排序算法，我们再来回忆一下，有时间复杂度是 O(n2) 的冒泡排序、插入排序、选择排序，有时间复杂度是 O(nlogn) 的归并排序、快速排序，还有线性排序。...整个堆排序的过程，都只需要极个别临时存储空间，所以堆排序是原地排序算法。...第二点，对于同样的数据，在排序过程中，堆排序算法的数据交换次数要多于快速排序。 我们在讲排序的时候，提过两个概念，有序度和逆序度。
通过实现 6 种经典的排序算法，尽展 Python 的简而美~ 快速排序 归并排序 堆排序 插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 def quick_sort(arr): if len(arr...]) right = quick_sort([i for i in arr[1:] if i > arr[0]]) return left + [arr[0]] + right 经典快排实现...quick_sort_recursion(arr, idx + 1, e) quick_sort_recursion(arr, 0, len(arr) - 1) return arr 归并排序...merge_sort_recursion(arr[mid:]) return merge(left, right) return merge_sort_recursion(arr) 堆排序...arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 每次将最大值移到最后 adjust_heap(arr, i, 0) return arr 插入排序
排序 3.1 为什么堆排序比快速排序慢 3.2 为什么快速排序其实也不是那么快 3.3 基数排序又为什么那么快呢 4. 信息论！信息论？ 5. 小结 0....这正是快速排序的复杂度。 3.1 为什么堆排序比快速排序慢 回顾一下堆排序的过程： 1. 建立最大堆（堆顶的元素大于其两个儿子，两个儿子又分别大于它们各自下属的两个儿子......这就是为什么堆排序比较慢（堆排序虽然和快速排序一样复杂度都是O(NlogN)但堆排序复杂度的常系数更大）。...3.2 为什么快速排序其实也不是那么快 我们考虑快速排序的过程：随机选择一个元素做“轴元素”，将所有大于轴元素的移到左边，其余移到右边。...这就是快速排序也不那么快的原因，因为它也没有做到每次比较都能将剩下的可能性砍掉一半。 3.3 基数排序 为什么又那么快呢？
实例1 冒泡法排序 数组中有N个整数，用冒泡法将它们从小到大（或从大到小）排序。...实例解析： 排序是非常重要且很常用的一种操作，有冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、堆排序等多种方法。...冒泡法排序是C语言教材中已经介绍过的排序方法，与其他排序方法比较起来，冒泡法效率是最低的，但因其算法简单，故也常被采用，其算法是： （1）从第一个数开始，相邻两个数两两比较，将大的（或小的）交换到后面，...实例解析： 插入排序也是常用的一种排序方法，效率较冒泡法高（一趟即可完成），但比选择法低（移动数据次数多）。...算法的具体描述是： 待排序的数据存放在数组A[0, 1, …N-1]中，未排序前，A[0]自己是一个有序区，A[1, 2, …N-1]是无序区。
(稳定) * @param array 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素, 如果他们的顺序错误就把他们交换过来...插入排序是一种罪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....算法步骤 : 1: 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是末排序序列. 2: 从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置....* 依次类推 选择排序(Selection sort)也是一种简单直观的排序算法 算法步骤 : 1: 首先在末排序序列中找到最小(最大)元素,存放到排序序列的起始位置. 2: 再从剩余末排序元素中继续寻找最小...* @param array 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。
快排的平均时间复杂度，堆排和归并的时间复杂度都是O（nlog（n）） 所以这仨都值得一写，也是面试的高频排序题 ?...二 快排开始搞起来！...Q：实现快速排序 冷静分析一下快排的基本思想：（以最终升序为例） 1.取数组第一个元素，为基准值； 2.建立左右指针，分别指向第一个和最后一个元素； 3.在左指针 <...Q：实现堆排序 冷静分析：先知道堆排序要干什么（仍然以最终升序为例） 网上找个图 堆排序的思路就是：这是初始的堆，我们现在要构造一个大顶堆。...Q：实现归并排序 冷静分析： 归并排序也很经典，我就不画图了，大概讲一下思路： 归并排序的精髓：将大问题不断递归拆分为小问题，直到不能拆分为止，对最终拆分的一个个小部分进行排序&合并
~ a[point] 之中; 最后将 a[point+1] 与a[q]互换,最后的结果就是以a[point+1] 为界, 左边全小于"元",右边全大于"元";最后左右两边递归调用以上方法即可完成原址排序
前言 在之前的博客中介绍了插入排序，有需要的可以点这个链接: link，这次来介绍交换排序，包括冒泡和快排。 话不多说，正文开始。 2....交换排序这里介绍冒泡排序和快速排序，来一起看看。 3. 冒泡排序 动图形象的展示了冒泡排序的过程。...冒泡排序的特性总结： 冒泡排序是一种非常容易理解的排序 时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：稳定 3.1 分析 交换排序肯定离不开交换，就先写一个Swap。...快速排序 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法。...其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止
这世上有三样东西是别人抢不走的：一是吃进胃里的食物，二是藏在心中的梦想，三是读进大脑的书 为什么处理排序的数组要比非排序的快 问题 以下是c++的一段非常神奇的代码。...由于一些奇怪原因，对数据排序后奇迹般的让这段代码快了近6倍！！...---- 我首先得想法是排序把数据放到了cache中，但是我下一个想法是我之前的想法是多么傻啊，因为这个数组刚刚被构造。 到底这是为什么呢？ 为什么排序的数组会快于没有排序的数组？...Branchless - Random seconds = 3.113581453 // Branchless - Sorted seconds = 3.186068823 结论： 用了分支(if)：没有排序和排序的数据...（就像这个例子） ---- 更新： GCC 4.6.1 用了 -O3 or -ftree-vectorize，在64位机器上，数据有没有排序，都是一样快。
OrderBy(object): def __init__(self, sequence, *condition, **extra_condition): """ 排序初始化条件...condition为优先排序条件,序列内元素必须为字典类型 extra_condition为额外的条件因素,当condition不存在时,额外条件才会生效...分区比较,选择一个基准,根据排序规则,正序:比基准大的放右边,比基准小的放左边 :param left: 序列区间的开始位置 :param right:...=end - 1时,则进行区间排序 :param left: 区间起始位置 :param right: 区间结束位置 :param key: 当前排序键名...# 当上一个值与当前值相等,且当前位置等于边界位置,且还有下一个排序条件,则进入二次排序 if _left !
Python 3.11 pre-release已经发布。更新日志中提到： Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10....3.10 和 Python 3.11 上的结果 Python 3.11 在每次运行中都优于 Python 3.10。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...排序是日常使用的最多也是最常用的一个操作了，相信它的结果可以为我们提供一个很好的参考。...timeit 函数被设置为仅测量冒泡排序函数执行的持续时间。 结果如下 Python 3.11 只用了 21 秒来排序，而 3.10 对应的用时 39 秒。 I/O 操作是否存在性能差异？
更新日志中提到： Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10....3.10 和 Python 3.11 上的结果 Python 3.11 在每次运行中都优于 Python 3.10。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...排序是日常使用的最多也是最常用的一个操作了，相信它的结果可以为我们提供一个很好的参考。...timeit 函数被设置为仅测量冒泡排序函数执行的持续时间。 结果如下 Python 3.11 只用了 21 秒来排序，而 3.10 对应的用时 39 秒。 I/O 操作是否存在性能差异？
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