#include<iostream>using namespace std; void middl(int &p,int &q,int &r)//找枢轴,然后把枢轴位置都换到第一位,左中右从小到大,取中值,放在左边第一个 { if (p > q) swap(p, q); if (p > r) swap(p, r); if (q > r) swap(q, r); swap(p, q); } void quicksort(int *a,int L,int

很多时候排序是为了对数据进行归类,这种排序重复值特别多 通过年龄统计人口 删除邮件列表里的重复邮件 通过大学对求职者进行排序 若使用普通的快排对重复数据进行排序,会造成N^2复杂度,但是归并排序和三路快排就没有这样的问题. 归并排序对重复数据排序的比较在1/2NlgN和NlgN之间 三路快排 目标:将数据分成三个区间(3-way partitioning) lt和gt区间内的元素都和比较元素v相等 lt左边的元素都比v小 gt右边的元素都比v大 性能 三路快排的复杂度比普通快排小,主要取决于数据

昨天讨论的随机化快排对有重复元素的数组会陷入无限循环.今天带来对其的优化,使其支持重复元素. 只需修改partition函数即可: int partition(int *numArray,int head,int tail) { int pivot=numArray[tail]; ; int j=tail; while(true) { do { i++; }while(i<=tail&&numArray[i]<pivot); //找到比主元大的元素 do { j--; }whi

题目描述 给定一个整数数组a[0,...,n-1],求数组中第k小数 输入描述 首先输入数组长度n和k,其中1<=n<=5000, 1<=k<=n 然后输出n个整形元素,每个数的范围[1, 5000] 输出描述 该数组中第k小数 样例输入 4 2 1 2 3 4 样例输出 2 其实可以用 堆 来做,保证根节点为最小值,然后逐步剔除.不过当然也可以直接排序.权当熟悉一下STL: #include <vector> #include <algorithm> #i

前言 半年前在极客时间订阅了王争的<数据结构和算法之美>,现在决定认真去看看.看到如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素这一章节时发现王争对归并和快排的理解非常透彻,讲得也非常好,所以想记录总结一下.文章内容主要分析归并排序和快速排序原理,并根据它们共同的分治思想,引出如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素? 归并排序原理 核心思想:将数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别进行排序,再将排序好的两个部分有序合并在一起,这样整个数组有序. 归并排序使用的就是

求前k小的数,一般人的想法就是先排序,然后再遍历,但是题目只是求前N小,没有必要完全排序,所以可以想到部分排序,而能够部分排序的排序算法我能想到的就是堆排序和快排了. 第一种思路,局部堆排序. 首先,建立一个大小为N的大顶堆,时间复杂度klgk,然后用其余的数和堆顶元素比较,如果小于堆顶元素则与堆顶元素交换,并进行一次调整,时间复杂度(n-k)lgk,然后klgk可以常数级,(n-k)lgk=O(n). 第二种思路,利用快排的partition. 只需要稍微修改qsort函数即可,增加判断条件,

先说快排最坏情况下的时间复杂度为n^2. 正常情况:   最坏的情况下,待排序的记录序列正序或逆序,每次划分只能得到一个比上一次划分少一个记录的子序列,(另一个子序列为空).此时,必须经过n-1次递归调用才能把所有记录定位,而且第i趟划分需要经过n-i次比较才能找个才能找到第i个记录的位置,因此时间复杂度为   所以BFPRT本质上是在寻找正确的pivot元素!!!避免这种最坏情况出现.     在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终

参考文章:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-quicksort.html F#之旅4 - 小实践之快排 这次这篇呢,就不翻译了,因为原文确实是相当的简单.先贴一下能跑的代码: 这里贴的不是文本,如果你也想尝试一下,建议你抄一遍,或者理解之后自己写一遍.来看看都有那些要注意的点吧: 1.快排算法,这里用的递归的形式,把所有数分成三部分,[比第一个元素小的部分] [第一个元素] [比第一个元素

设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为主元,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序.值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动. 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} , , , , , , , , ,  }; public static void insertSort() { int tmp, j = ; for

引子:javascript实际使用的排序算法在标准中没有定义,可能是冒泡或快排.不用数组原生的 sort() 方法来实现冒泡和快排. Part 1:冒泡排序(Bubble Sort) 原理:临近的两数两两进行比较,按从小到大或从大到小顺序排列,进行多趟,每一趟过去后(外循环),最大或最小的数字被交换到最后一位(内循环). 代码:共进行6趟,每一趟比较5次 var a=[6,2,4,1,5,9],t; for(var i=0;i<a.length;i++){ for(var j=0;j<a.le

Problem Description Excel可以对一组纪录按任意指定列排序.现请你编写程序实现类似功能. Input 测试输入包含若干测试用例.每个测试用例的第1行包含两个整数 N (<=100000) 和 C,其中 N 是纪录的条数,C 是指定排序的列号.以下有 N 行,每行包含一条学生纪录.每条学生纪录由学号(6位数字,同组测试中没有重复的学号).姓名(不超过8位且不包含空格的字符串).成绩(闭区间[0, 100]内的整数)组成,每个项目间用1个空格隔开.当读到 N=0 时,全部输入结

这道题比较简单,但通过这个题我学会了使用c++内置的qsort函数用法,收获还是很大的! 首先简要介绍一下qsort函数. 1.它是快速排序,所以就是不稳定的.(不稳定意思就是张三.李四成绩都是90,张三成绩在前:排序完毕后有可能变成李四的90在前,张三在后) 2.需要包含头文件:cstdlib 3.原型:void qsort(void *base,int nelem,int width,int(*fcmp)(const void*,const void *)); 4.参数:数组首地址,数组内元

俗话说:天下武功无坚不破,唯快不破.对于算法当然也是要使用时间最短.占用空间最小的算法来实现了. 注意:我代码里面打的备注仅供参考,建议不要背模板(因为没有固定的模板),可以写一个数列按着代码跑两圈或者把代码改一下输出每次排序后的结果. 总之,师傅领进门,修行在个人.奋斗把!骚年! ※冒泡排序.选择排序:(不稳定,时间复杂度 O(n^2)) #include "cstdio" #include "iostream" using namespace std; void

javascript高级排序算法之快速排序(快排)我们之前讨论了javascript基本排序算法 冒泡排序 选择排序 插入排序 简单复习: 冒泡排序: 比较相邻的两个元素,如果前一个比后一个大,则交换位置. 第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个. 按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较,这个时候由于最后一个元素已经是最大的了,所以最后一个元素不用比较. 选择排序:首先从原始数组中找到最小的元素,并把该元素放在数组的最前面,然后再从剩下的元素中寻找最小的元素,放在之前最小元素的后面,直到排序完

import java.util.Arrays; /* 核心思想:利用快排思想,先假定从大到小排序,找枢纽,枢纽会把大小分开它的两边,当枢纽下标等于k时, 即分了k位在它左边或右边,也就是最大或最小的排到了它的左边或右边了.那么那个枢纽就是要找的第k位了 */ public class SearchNumData { /* n为数组长度 k为要查找的第k大 */ public static int findKth(int[] a, int n, int K) { return findKth(a

今天写一个多路快排函数模板,与STL容器兼容的. 我们默认为升序排序 因为,STL容器均为逾尾容器,所以我们这里采用的参数也是逾尾的参数 一.二路快排 基本思路 给你一个序列,先选择一个数作为基数,我们要做的是把小于该基数的数字放于左侧,大于该基数的数字放于右侧,最后将此基数放于中间,形成新的序列,我们把左侧序列和右侧序列分别像之前那样做,最后得到的序列即为顺序序列. 过程演示 比如给你一个序列   4  3  1  5  4  7  9  1  8  0 我们采用双指针扫描法,红色代表左指针所

题目来源.待字闺中.原创@陈利人 .欢迎大家继续关注微信公众账号"待字闺中" 分析:思路和数据的高速排序一样,都须要找到一个pivot元素.或者节点. 然后将数组或者单向链表划分为两个部分.然后递归分别快排. 针对数组进行快排的时候,交换交换不同位置的数值.在分而治之完毕之后,数据就是排序好的.那么单向链表是什么样的情况呢?除了交换节点值之外.是否有其它更好的方法呢?能够改动指针,不进行数值交换.这能够获取更高的效率. 在改动指针的过程中.会产生新的头指针以及尾指针,要记录下来.在pa

Java 排序有Java.util.Arrays的sort方法,具体查看JDK API(一般都是用快排实现的,有的是用归并) package yxy; import java.util.Arrays; public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[] arrs = { 1,0,5,9 }; Arrays.sort(arrs); for (int

题目:在无序的数组中找到第k大的元素,也就是若长度为n的数组从小到大排列时,下标为n-k的元素. 注意Example2:第4大的元素是4,也就是数组中出现的两个5分别是第2大和第3大的数字. 解法一:直接利用sort函数排序后,取第k大的元素. class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { sort(nums.begin(), nums.end()); return nums[nums.s

对冒泡.快排.堆排这3个算法做了验证,结果分析如下: 一.结果分析 时间消耗:快排 < 堆排 < 冒泡. 空间消耗:冒泡O(1) = 堆排O(1) < 快排O(logn)~O(n) . 应用推荐: 1.速度最快.且允许占用少量的空间:选快排. 2.速度快且空间最小(O(1)):选堆排. 3.要求相同大小的元素顺序不能变更:选冒泡. 4.完全不考虑空间消耗的:用基排(极限情况下时间O(n),限制较多,不单独说了). 冒泡排序: 优点:稳定.空间复杂度O(1) 缺点:慢 时间复杂度最好为n(