Quicksort (sometimes called partition-exchange sort) https://en.m.wikipedia.org/wiki/Quicksort

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

目录 Python判断列表是否已排序的各种方法及其性能分析 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 2.1 guess 2.2 sorted 2.3 for-loop 2.4 all 2.5 numpy 2.6 reduce 2.7 imap 2.8 izip 2.9 fast 2.10 random 三. 性能分析 3.1 列表前段乱序 3.2 列表中段乱序 3.3 列表后段乱序 3.4 列表完全乱序 3.5 列表元素相同 3.6 列表升序 3.7 列表降序 3.8 迭代器测试 3.9 随机采样

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结十大基础排序算法.java版源码实现,强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( log2n)<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^

本文介绍6种常见的排序算法,以及他们的原理,性能分析和c语言实现: 为了能够条理清楚,本文所有的算法和解释全部按照升序排序进行 首先准备一个元素无序的数组arr[],数组的长度为length,一个交换函数swap, 在main函数中实现排序函数的调用,并输出排序结果: void swap(int*x , int*y) { int temp = *x; *x = *y; *y = temp; } int main() { int arr[] = { 1,8,5,7,4,6,2,3}; int le

阿里面试中有一道题是这样的: 请用JavaScript语言实现 sort 排序函数,要求:sort([5, 100, 6, 3, -12]) // 返回 [-12, 3, 5, 6, 100],如果你有多种解法,请阐述各种解法的思路及优缺点.(仅需用代码实现一种解法,其它解法用文字阐述思路即可) 那我们就来看一下各种解法的思路以及优缺点~ 简单排序 1冒泡法: 原理:对存放原始数据的数组,按从前往后的方向进行多次扫描,每次扫描称为一趟.当发现相邻两个数据的次序与要求的不同时,即将两个数据进行互换

"--出自"关于 Jeff Dean 的事实" 其实,"关于 Jeff Dean 的事实"这个G+ 帖中描述的并非是真实的.不过有人大费周折为他建立了一个类似于"关于 Chuck Norris 的事实"这样的网站,这倒是件不同寻常的事. 这是因为 Jeff Dean 是一位软件工程师,而软件工程师们通常是不会像武术界的战神 Chuck Norris 那样的. 一方面,他们不是独行侠,软件开发从本质上来讲是一个协作过程. 另一方面,他们也

“光在真空中的速度曾经是大约每小时35英里,然后Jeff Dean花了一个周末优化了基础物理学.”——出自“关于Jeff Dean的事实” 其实,“关于Jeff Dean的事实”这个G+帖中描述的并非是真实的.不过有人大费周折为他建立了一个类似于“关于Chuck Norris 的事实”这样的网站,这倒是件不同寻常的事.这是因为Jeff Dean是一位软件工程师,而软件工程师们通常是不会像武术界的战神Chuck Norris那样的.一方面,他们不是独行侠,软件开发从本质上来讲是一个协作过程.另一方

谷歌大牛 Jeff Dean 是如何成为互联网战神的 原文链接: Will Oremus   翻译: 伯乐在线- Lex Lian 译文链接: http://blog.jobbole.com/47726/ "光在真空中的速度曾经是大约每小时35英里,然后Jeff Dean花了一个周末优化了基础物理学."--出自"关于Jeff Dean的事实" 其实,"关于Jeff Dean的事实"这个G+帖中描述的并非是真实的.不过有人大费周折为他建立了一个类似

[摘要] 除了范围索引之外,点查找的Hash Map在DBMS中起着类似或更重要的作用. 从概念上讲,Hash Map使用Hash函数来确定性地将键映射到数组内的随机位置(参见图[9 ],只有4位开销,但速度降低3-7倍. 摘要: 原文: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1712.01208/ 视频:https://www.youtube.com/watch?v=PWv4ROEvqmk 本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

前言 本节我们来分析LEFT JOIN和NOT EXISTS,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. LEFT JOIN...IS NULL和NOT EXISTS分析 之前我们已经分析过IN查询在处理空值时是基于三值逻辑,只要子查询中存在空值此时则没有任何数据返回,而LEFT JOIN和NOT EXISTS无论子查询中有无空值上处理都是一样的,当然比较重要的是利用LEFT JOIN...IS NULL来检查NULL.基于二者返回的结果集是一样的,下面我们

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

对于Android开发者来说深入了解Java的集合类很有必要主要是从Collection和Map接口衍生出来的,目前主要提供了List.Set和 Map这三大类的集合,今天Android吧(ard8.com)就他们的子类在标准情况和多线程下的性能做简单的分析. Collection接口主要有两种子类分别为List和Set,区别主要是List保存的对象可以重复,而Set不可以重复,而Map一般为key-value这样的对应关系,比如我们常用的HashMap. 一.List 主要有ArrayList

近期读到<Speed up your app>一文.这是一篇关于Android APP性能分析.优化的文章.在这篇文章中,作者介绍他的APP分析优化规则.使用的工具和方法.我觉得值得大家借鉴.英文好的读者可读原文(链接:http://blog.udinic.com/2015/09/15/speed-up-your-app). 1.作者的规则 作者每次着手处理或寻找性能问题时,遵循下列规则: 时常检测 在更新APP前后,用测试工具软件多检测几次APP性能,可快速得到测试数据.这些数字是不会说谎的

MySQL性能分析及explain用法的知识 1.使用explain语句去查看分析结果 如explain select * from test1 where id=1;会出现:id  selecttype  table  type possible_keys  key key_len  ref rows  extra各列. 其中, type=const表示通过索引一次就找到了: key=primary的话,表示使用了主键: type=all,表示为全表扫描: key=null表示没用到索引.ty

TraceView简介 TraceView是AndroidSDK里面自带的工具,用于对Android的应用程序以及Framework层的代码进行性能分析. TraceView是图形化的工具,最终它会产生一个图表,用于对性能分析进行说明. TraceView可以跟踪到具体的Method. TraceView界面 现来看一下整个界面的图,整个界面包括上下两部分,上面是你测试的进程中每个线程的执行情况,每个线程占一行:下面是每个方法执行的各个指标的值 上面一部分是你测试进程的中每个线程运行的时间线,下

[教程主题]:1.linux服务器的性能分析与优化 [课程录制]: 创E [主要内容] [1]影响Linux服务器性能的因素 操作系统级 CPU 目前大部分CPU在同一时间只能运行一个线程,超线程的处理器可以在同一时间处理多个线程,因此可以利用超线程特性提高系统性能. 在linux系统下只有运行SMP内核才能支持超线程,但是安装的CPu数量越多,从超线程获得的性能提升越少. 另外linux内核会将多核的处理器当做多个单独的CPU来识别,例如,两个4核的CPU会被当成8个单个CPU,从性能角度讲,