总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列中最小的元素进行比较,选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列中 去掉添加到最终的结果集中,直到两个子序列归并完成. 代码如下: #!/usr/bin/p…

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra…

                           KMP算法-Python版 传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道…

之前我分享过一个数据结构与算法的课程,很多小伙伴私信我问有没有Python版. 看了一些公开课后,今天特向大家推荐北京大学的这门课程:<数据结构与算法Python版>. 课程概述 很多同学想要转行机器学习,也确实掌握了一些机器学习模型原理并具备基础的编程功底,但是在笔试.面试的时候还会掉链子,大概率是数据结构和算法知识薄弱.数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功.无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少! 北京大学公开课<数据结构与算法Pyth…

学习来源 北京大学-数据结构与算法Python版 目标 了解计算机科学.程序设计和问题解决的基本概念 计算机科学是对问题本身.问题的解决.以及问题求解过程中得出的解决方案的研究.面对一 个特定问题,计算机科学家的目标是得出一个算法(algorithm) ,写出一组解决该问题可能出现的任何情况的步步为营的指令.算法通过有限过程解决问题.算法是解决方案. 计算机科学可以被看作是对算法的研究. 可计算 抽象 理解什么是"抽象"以及抽象在问题解决过程中的作用 定义 抽象使我们能以一种区分所谓的…

参照:https://www.cnblogs.com/wuxinyan/p/8615127.html https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659.html 一.排序算法分类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序. 非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此也称为线性时间非比较类排 二.算法复杂度 注(…

最近在学习python,用python实现几个简单的排序算法,一方面巩固一下数据结构的知识,另一方面加深一下python的简单语法. 冒泡排序算法的思路是对任意两个相邻的数据进行比较,每次将最小和最大的数据都放在数组头和尾的位置,每次比较完成后除去头.尾的数据,进行比较.python源码如下: def bubble_sort( ): str_array = raw_input("Input your numbers:") array = list(str_array) l = len(…

1.冒泡排序 import random from timewrap import * @cal_time def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): for j in range(len(li)-i-1): if li[j] > li[j+1]: li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j] @cal_time def bubble_sort_2(li): '''改良版''' for i in range(len(li)-1): f…

常用的排序算法包括: 冒泡排序:每次在无序队列里将相邻两个数依次进行比较,将小数调换到前面, 逐次比较,直至将最大的数移到最后.最将剩下的N-1个数继续比较,将次大数移至倒数第二.依此规律,直至比较结束.时间复杂度:O(n^2) 选择排序:每次在无序队列中“选择”出最大值,放到有序队列的最后,并从无序队列中去除该值(具体实现略有区别).时间复杂度:O(n^2) 直接插入排序:始终定义第一个元素为有序的,将元素逐个插入到有序排列之中,其特点是要不断的 移动数据,空出一个适当的位置,把待插入的元素放…

一.排序的基本概念和分类 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.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效…

一:你必须知道的 1> JS原型 2> 排序中的有序区和无序区 3> 二叉树的基本知识 如果你不知道上面三个东西,还是去复习一下吧,否则,看下面的东西有点吃力. 二:封装丑陋的原型方法 Function.prototype.method = function(name, func){ this.prototype[name] = func; return this; }; 在下面的排序中都要用到这个方法. 三:9种排序算法的思路和实现 1> 插入排序 基本思路: 从无序区的第一个元…

提起排序,与我们的息息相关,平时开发的代码少不了排序. 经典的排序算法又非常多,我们怎么评价一个排序算法的好坏呢? 其实可以这样想,要细致的比较排序算法好坏,那我们就从多方面尽可能详细的对比 一.效率方面 1.排序算法的执行效率:最好.最坏.平均 2. 我们之前舍弃的时间复杂度的系数.常量.低阶,在这里需要拿回来 3.排序,免不了比较和移动 二.内存消耗方面 没错就是 算法的空间复杂度,不过对于排序的空间复杂度来说,又赋予了新的名词 — 原地排序. 顾名思义是 原地排序的肯定是消耗内存少,反之需…

冒泡排序 原理 冒泡排序(Bubble Sort)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,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.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.(时间复杂度:O(n^2)) 步骤 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是…

一.概述   排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: unsortedList=[55, 91, 63, 71, 72, 7, 74, 16, 4, 3…

1.直接插入排序 给定一个数组后,从第二个元素开始,如果比第一个小,就跟他交换位置,否则不动:第三个元素如果比第二个小,把第三个跟第二个交换位置,在把第二个与第一个比较:..... def insert_sort(arr): length = len(arr) for i in range(1,length): if arr[i] < arr[i-1]: for j in range(i-1,-1,-1): if arr[j+1] < arr[j]: arr[j+1],arr[j] = arr…

排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们通常所说的排序算法往往指的是内部排序算法,即数据记录在内存中进行排序. 内部排序的分类: 一种是比较排序,时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2),主要有:冒泡排序,选择排序,快速排序,插入排序,希尔排序,归并排序,堆排序等. 另一种是非比较排序,时间复杂度可以达到O(n),主要有:计数排序,基数排序,桶排序等. 常见排序算法的一些特性: 冒…

散列 Hasing 前言 如果数据项之间是按照大小排好序的话,就可以利用二分查找来降低算法复杂度. 现在我们进一步来构造一个新的数据结构, 能使得查找算法的复杂度降到O(1), 这种概念称为"散列Hashing" 能够使得查找的次数降低到常数级别, 我们对数据项所处的位置就必须有更多的先验知识. 如果我们事先能知道要找的数据项应该出现在数据集中的什么位置, 就可以直接到那个位置看看数据项是否存在即可 由数据项的值来确定其存放位置 基本概念 散列表(hash table, 又称哈希表)…

概念 很多问题都可转化为图, 利用图算法解决 例如早餐吃薄煎饼的过程 制作松饼的难点在于知道先做哪一步.从图7-18可知,可以首先加热平底锅或者混合原材料.我们借助拓扑排序这种图算法来确定制作松饼的步骤. 从工作流程图得到工作次序排列的算法,称为"拓扑排序" 拓扑排序处理一个DAG(向无环图), 输出顶点的线性序列使得两个顶点v,w,如果G中有(v,w)边,在线性序列中v就出现在w之前. 拓扑排序广泛应用在依赖事件的排期上,还可以用在项目管理. 数据库查询优化和矩阵乘法的次序优化上 算…

在网上搜索算法的博客,发现一个比较悲剧的现象非常普遍: 原理讲不清,混乱 啰嗦 图和文对不上 不可用,甚至代码还出错 我总结一个清晰不罗嗦版: 原理: 从数组头元素索引i开始,寻找后面最小的值(比i位置值小),进行交换: 索引i依次+1 选择排序时间复杂度选择排序的时间复杂度是O(N2).假设被排序的数列中有N个数.遍历一趟的时间复杂度是O(N),需要遍历多少次呢?N-1!因此,选择排序的时间复杂度是O(N2). 选择排序稳定性选择排序是稳定的算法,它满足稳定算法的定义.算法稳定性 -- 假设在…

package com.whw.sortPractice; import java.util.Arrays; public class Sort { /** * 遍历一个数组 * @param sortArray */ public void outputArray(int[] sortArray) { for(int i = 0;i < sortArray.length;i++) { System.out.print(sortArray[i] + " "); } System.…

什么是算法分析 算法是问题解决的通用的分步的指令的聚合 算法分析主要就是从计算资源的消耗的角度来评判和比较算法. 计算资源指标 存储空间或内存 执行时间 影响算法运行时间的其他因素 分为最好.最差和平均情况,平均状况体现主流性能 累计求和案例 import time def sumOFN2(n): start=time.time() theSum=0 for i in range(1,n+1): theSum+=i end=time.time() return theSum,end-start…

1.先写个原始数组和测试算法是否正确,输出多次,方便计算算法运算的平均值 2.开始第一个最简单的冒泡排序 3.“”选择排序“”,跟冒泡很像,每次选最大/最小,放进新list中. 3.1发现测试test()方法不好,有现成的punit后期研究下再改进 3.2 发现len(list)写在for in 里面不好,重复计算. 4.快速排序---后续补上…

选择排序: public static void selectSort(int[]a) { int minIndex=0; int temp=0; if((a==null)||(a.length==0)) return; for(int i=0;i<a.length-1;i++) { minIndex=i;//无序区的最小数据数组下标 for(intj=i+1;j<a.length;j++) { //在无序区中找到最小数据并保存其数组下标 if(a[j]<a[minIndex]) { m…

1. 冒泡排序 算法描述:1. 比较相邻的两个数,对升序(/降序)而言,若当前数小于(大于)后一个数则交换两者的位置. 2.那么循环长度为L的列表,从第一个元素到倒数第(L-1)元素进行第1步操作,其结果是第L个元素必定是最小值:也就是说单次循环确定了一个数的排序位置,单次循环次数为(L-1): 3. 要确定所有元素的排序位置,还需要L-1次,因为每次循环确定了一个元素的位置,当第(L-1)次循环时,L-1个元素的位置都被确定了,剩下的一个自然被确定. 图片演示: 代码实现: # coding:…

线性结构Linear Structure ❖线性结构是一种有序数据项的集合,其中 每个数据项都有唯一的前驱和后继 除了第一个没有前驱,最后一个没有后继 新的数据项加入到数据集中时,只会加入到原有 某个数据项之前或之后 具有这种性质的数据集,就称为线性结构  ❖线性结构总有两端,在不同的情况下,两 端的称呼也不同 有时候称为"左""右"端."前""后"端. "顶""底"端  ❖两端的称呼并…

分治策略:解决问题的典型策略,分而治之 将问题分为若干更小规模的部分 通过解决每一个小规模部分问题,并将结果汇总得到原问题的解 递归算法与分治策略 递归三定律 体现了分支策略 应用相当广泛 排序 查找 遍历 求值等 优化问题 计算机科学中许多算法都是为了找到某些问题的最优解 两点之间最短路径 能最好匹配一系列点的直线 满足一定条件的最小集合 经典案例:找零兑换 贪心策略 兑换最少个数的硬币 贪心策略及失效 63=252+101+1*3 63=21*3 递归解法 步骤 确定基本结束条件 需要兑换的…

定义 递归是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为越来越小的子问题,直到问题的规模小到可以被很简单直接解决. 通常为了达到分解问题的效果,递归过程中要引入一个调用自身的函数. 举例 数列求和 def listsum(numlist): if len(numlist) == 1: return numlist[0] else: return numlist[0]+listsum(numlist[1:]) if __name__ == "__main__": print(listsum([…

骑士周游问题 概念 在一个国际象棋棋盘上, 一个棋子"马"(骑士) , 按照"马走日"的规则, 从一个格子出发, 要走遍所有棋盘格恰好一次.把一个这样的走棋序列称为一次"周游" 在8×8的国际象棋棋盘上, 合格的"周游"数量有1.305×1035这么多, 走棋过程中失败的周游就更多了 采用图搜索算法, 是解决骑士周游问题最容易理解和编程的方案之一 解决方案还是分为两步: 首先将合法走棋次序表示为一个图 采用图搜索算法搜寻一个长…

概念 队列有一个重要的变体,叫作优先级队列. 和队列一样,优先级队列从头部移除元素,不过元素的逻辑顺序是由优先级决定的. 优先级最高的元素在最前,优先级最低的元素在最后. 实现优先级队列的经典方法是使用叫作二叉堆(Binary Heap)的数据结构. 二叉堆的入队操作和出队操作均可达到O(log n). 其逻辑结构上像二叉树, 却是用非嵌套的列表来实现的 二叉堆有两个常见的变体: 最小堆(最小的元素一直在队首) 最大堆(最大的元素一直在队首) 二叉堆的操作 BinaryHeap()新建一个空的二…

greedy算法的核心思想是首先计算覆盖面大的部分,然后依次寻找其他覆盖面最大的部分.该算法的使用场景就像他的名字一样,当符合贪婪属性的时候就可以考虑. states_needed = set(['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '南京', '石家庄', '银川']) stations = {} stations['kone'] = set(['北京', '上海', '广州']) stations['ktwo'] = set(['北京''杭州', '南京']) stat…