参考博客:基于python的七种经典排序算法     常用排序算法总结(一) 序前传 - 树与二叉树 树是一种很常见的非线性的数据结构,称为树形结构,简称树.所谓数据结构就是一组数据的集合连同它们的储存关系和对它们的操作方法.树形结构就像自然界的一颗树的构造一样,有一个根和若干个树枝和树叶.根或主干是第一层的,从主干长出的分枝是第二层的,一层一层直到最后,末端的没有分支的结点叫做叶子,所以树形结构是一个层次结构.在<数据结构>中,则用人类的血统关系来命名,一个结点的分枝叫做该结点的"…

排序NB三人组 快速排序,堆排序,归并排序 1.快速排序 方法其实很简单:分别从初始序列“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”两端开始“探测”.先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们. 这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边.我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”.刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1) 指向数字6.让哨兵j指向序列的最右边(即j=10),指向数字8. 首先哨兵j开始出动.因为此处设置的基准数…

快速排序: 堆排序: 二叉树: 两种特殊二叉树: 二叉树的存储方式: 小结: 堆排序正题: 向下调整: 堆排序过程: 堆排序-内置模块: 扩展问题topk: 归并排序: 怎么使用: NB三人组小结…

参考博客: http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5474411.html http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5480868.html 第一部分 算法简单概念 算法概念 复习:递归 时间复杂度 空间复杂度 什么是算法? 算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法 复习:递归 递归的两个特点: 调用自身 结束条件 看下面几个函数: 递归:练习 时间复杂度 看代码: print('Hello Wo…

算法优劣评判标准 时间复杂度: 定义:用来评估算法运行效率的一个式子 print('Hello World') O(1) for i in range(n): print('Hello World') O(n) for i in range(n): for j in range(n): print('Hello World') O(n^2) for i in range(n): for j in range(n): for k in range(n): print('Hello World')…

Evernote Export 算法的思想是能省则省,内存能少则少,时间运行能少尽量少 堆排序的时间复杂度O(nlogn) 堆排序的内置模块heapq 常用函数 heapify(x) heappush(heap, item) heappop(heap) topkey问题 现在有n个数,设计算法得到前k大的数(k>n) 解决思路:      排序后切片  O(nlogn)     排序lowB三人组 O(kn)     堆排序 O(nlogk) 堆排序解决思路     取列表前k个元素建立一个小根…

一. deque(双端队列) 1. 使用 deque(maxlen=N)会新建一个固定大小的队列.当新的元素加入并且这个队列已满的时候,最老的元素会自动被移除掉 >>> from collections import deque >>> q = deque(maxlen=) >>> q.append() >>> q.append() >>> q.append() >>> q deque([, , ]…

对于python原生的数据类型来说,并不存在直接的方法可以找到最大或最小的N个值, 传统的方法必须先排序,然后再截取相应的值,而且对于集合这类数据类型来说还不能直接排序, 需要先转化为列表才行,有的时候非常不便,因此python提供了内置模块heapq可以解决这类问题. 下面分别对列表.集合和字典的角度解决这个需求. 1.列表 #列表 nums = [45,12,4,-5.34,23,76,85,-15,56] # (1)传统方法 nums2 = nums[:] nums2.sort() pri…

题目描述: 可参考:题215 方法一:排序 class Solution: def kClosest(self, points: List[List[int]], K: int) -> List[List[int]]: points.sort(key = lambda P: P[0]**2 + P[1]**2) return points[:K] 快排+分治: class Solution: def kClosest(self, points: List[List[int]], K: int)…

heapq 是 python 的内置模块,源码位于 Lib/heapq.py ,该模块提供了基于堆的优先排序算法. 堆的逻辑结构就是完全二叉树,并且二叉树中父节点的值小于等于该节点的所有子节点的值.这种实现可以使用 heap[k] <= heap[2k+1] 并且 heap[k] <= heap[2k+2] (其中 k 为索引,从 0 开始计数)的形式体现,对于堆来说,最小元素即为根元素 heap[0]. 可以通过 list 对 heap 进行初始化,或者通过 api 中的 heapify 将…