在过程PERMUTE-BY-SORTING中，对于输入数组P中的每个元素，其出现次数为1，因此对于每个元素，在排序后的数组中，它出现的位置是唯一的。
为了解决Marceau教授的质疑，我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE，以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的，我们可以对过程进行以下修改：
笔试时，遇到一个算法题：差不多是 在n个不同的数中随机取出不重复的m个数。洗牌算法是将原来的数组进行打散，使原数组的某个数在打散后的数组中的每个位置上等概率的出现，刚好可以解决该问题。
要求：给定一个长度为n的有序数组，要求将其完全打乱，每个元素在任何位置出现的概率均为1/n。
实现shuffle和reset方法，分别能够完成数组的随机打乱和还原。随机打乱即该数组中元素的所有排列组合结果都能够以等比例的概率输出。
上一章我们已经实现了快速排序，在数据理想化的情况下，上一章的快排性能确实也不错，但如果数据比较极端的，快排的O(nlogn)就不太稳定了，本章将介绍几种快排应对极端数据下优化方案；以及介绍partition操作延伸出来的快速选择算法在解决top K问题时高效。
今天我想分享一个简单的 idea，它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过，我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158929.html原文链接：https://javaforall.cn
快速排序号称20世纪最伟大的十大算法之一，也是nlogn级别的排序算法，它的思想是类似冒泡排序，是一种交换排序，同时加入分治法。
冒泡排序是一种简单的排序算法，通过重复遍历待排序数列，比较相邻元素的大小并交换位置，使得每一轮遍历后最大（或最小）的元素都会“冒泡”到数列的一端，直到整个数列有序。这种算法的时间复杂度较高，但在处理小规模数据或近乎有序的数据时表现良好，除此之外，与其他排序算法相比，冒泡排序更适用于教学而不适应于实际生活
3.删除最小值//用最后一个元素覆盖掉第一个元素heap[1]=heap[size];size--;down(1);
按照我们正常的抽奖的最简单做法，一般是把工号写到一个球上面，摇 n 次，然后每次摇出1个号，该号码即为中奖号码，同时将该球拿出去，重复 n 次。
读完本文，可以去力扣解决如下题目： 382. 链表随机节点（中等） 398. 随机数索引（中等） 384. 打乱数组（中等）
循环队列设front和rear两个指针，元素个数=(front-rear+Maxsize)%Maxsize
快速排序正如她的名字，她是一种排序效率相当高的算法，而且可能是应用最广泛的排序算法了。快速排序流行的原因是她实现简单，适用于各种不同的输入数据且在一般应用中比其他排序算法都要快。不仅如此，她与归并排序不同，她只需要很小的辅助空间就可以进行排序。
上篇文章介绍了时间复杂度为O(nlgn)的合并排序，本篇文章介绍时间复杂度同样为O(nlgn)但是排序速度比合并排序更快的快速排序(Quick Sort)。
本文讲两道比较有技巧性的数据结构设计题，都是和随机读取元素相关的，我们前文 随机算法之水塘抽样算法 也写过类似的问题。
洗牌算法是常见的随机问题；它可以抽象成：得到一个M以内的所有自然数的随机顺序数组。
首先，为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n)，我们需要证明在最坏的情况下，该算法的运行时间是O(nlg n)。然后，我们需要证明在最坏的情况下，算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。
个人简介：Java领域新星创作者；阿里云技术博主、星级博主、专家博主；正在Java学习的路上摸爬滚打，记录学习的过程~ 个人主页：.29.的博客 学习社区：进去逛一逛~
机器学习实战之朴素贝叶斯 1.1、简介 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(AB)的情况下如何求得P(BA)。这里先解释什么是条件概率：P(AB)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为： 贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(AB)，P(BA)则很难直接得出，但我们更关心P(BA)，贝叶斯定理就
衡量标准：查找过程中对关键字的平均比较次数——平均查找长度ASL。设查找到第i个元素的概率为p，比较次数为c，则查找成功的ASL_{succ}=\sum^n_{i=1}p_ic_i
看问题，洗牌，显然是一个随机算法了。随机算法还不简单？随机呗。把所有牌放到一个数组中，每次取两张牌交换位置，随机 k 次即可。
快速排序是一种基于分治技术的重要排序算法。不像归并排序是按照元素在数组中的位置对它们进行划分，快速排序按照元素的值对它们进行划分。具体来说，它对给定数组中的元素进行重新排列，以得到一个快速排序的分区。
异或是一种基于二进制的位运算，用符号XOR或者 ^ 表示，其运算法则是对运算符两侧数的每一个二进制位，同值取0，异值取1。
前面的一篇文章www.cnblogs.com/backnullptr…讲了快速排序的基本概念、核心思想、基础版本代码实现等，让我们对快速排序有了一个充分的认识，但还无法达到面试中对快速排序灵活应对的程度。
苦逼的码农注：之前面试就被问过快速排序的优化，然而答的不好，所以关于快速排序的优化，还是要学一学啊。
本文给到的是相关具体可能会被问及的问题 (编程、基础算法、机器学习算法)。从本次关于算法工程师常见的九十个问题大多是各类网站的问题汇总，希望你能从中分析出一些端倪，文末附了部分参考的答案。 问题区 1. struct 和 class 区别，你更倾向用哪个 2. kNN，朴素贝叶斯，SVM 的优缺点，朴素贝叶斯的核心思想，有没有考虑属性之间不是相互独立的情况 3. 10 亿个整数，1G 内存，O(n) 算法，统计只出现一次的数。 4. SVM 非线性分类，核函数的作用 5. 海量数据排序 6. 项目中
首先看一道题目：有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100，随机从数组中选择50个不重复数。
0、题目来源 最近去国内某牛叉互联网公司面试，出了一道算法题，看似简单，但是真正的答案十分巧妙。故此回忆并将原题以及解题思路记录下来，供大家学习： 随机的选取容量为N的数组中的k个元素，要求是不能重复选取，并且不能删除数组中的元素，只能够进行交换。其中 k≤n 。 1、解题思路 对于这个问题我目前有两种解法： 蓄水池算法 ； 交换元素法； 下面我就将这两种算法解决该问题的思路进行详细的解释。 1.1 蓄水池算法解题思路 蓄水池算法的详细原理的解释和证明不是本文的重点，读者可以去百度上搜索（我
此文章python写法 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。步骤如下
计数排序非常基础，他的主要目的是对整数排序并且会比普通的排序算法性能更好。例如，输入{1, 3, 5, 2, 1, 4}给计数排序，会输出{1, 1, 2, 3, 4, 5}。这个算法由以下步骤组成：
我们有这么一个需求，老板和我们说，要求我们做这么一个员工系统，公司员工的相关信息和为公司的贡献值都会在这个系统进行记录，每到月底评功轮赏的时候，根据员工这一个月的表现进行奖罚。你可能会说，这还不好做吗？增删改查，然后直接按照贡献值从大到小排序就好了。
先来看一个小故事，转自(链接：http://blog.csdn.net/fudan_abc/article/details/2052642)，假如老板要你解决一个问题，你绞尽脑汁还是想不出来，叫天天不应，叫地地不灵，这时你走进老板办公室，可以采取3种策略：
先来思考一个问题：有一个大小为 100 的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 1 个数？
HTML5学堂-码匠：从数组中随机抽取不重复的元素，构成新数组，拥有多种方法，来看看你用的方法性能如何？ 效果的功能需求 从一个数组当中，随机抽取数个元素，构成新数组，要求这些元素不能重复。（即随机获取不重复的数组元素） 相关说明：在此处依照“构思难度”和“性能”两方面出发，提供了四种不同的实现方法。 方法1：较为“传统”的实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取的元素开始，需要将抽取的元素与当前新数组的已抽取元素相比较，如果相同，则重新抽取，并再次执行比较的操作。 代码实现 var arr = [0, 1
快速排序是一种高效的排序算法，通过选取一个“基准”元素，将数组分为两部分：比基准小的元素和比基准大的元素，然后递归地对这两部分进行排序，从而实现对整个数组的排序。该算法平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下为O(n²)，但由于实际应用中很少出现最坏情况，因此快速排序仍然是一种广泛使用的排序算法。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
首先，出一个简单的题目：有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100，怎样随机从里面选择 1 个数呢？
承接上一篇：理解 P/NP 问题时，我产生了一种已经触碰到人类认知天花板的错觉？！
这几天在网上看到一篇关于算法面试题的博客，归纳的很好，有不少经典的题目，大部分来自《编程珠玑》、《编程之美》、《代码之美》三本书。这里给出书上的解答以及一些思考。如有不对的地方，希望得到高手的指点。
但是sort并不是真正意义上的乱序，一些元素间并没有机会相互比较(也就没有了随机交换的可能性)，所有数组元素在大概率上还停留在自己初始位置。
排序算法是老生常谈的了，但是在面试中也有会被问到，例如有时候，在考察算法能力的时候，不让你写算法，就让你描述一下，某个排序算法的思想以及时间复杂度或空间复杂度。我就遇到过，直接问快排的，所以这次我就总结梳理一下经典的十大排序算法以及它们的模板代码。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序，更常用。
上一篇文章介绍了 冒泡排序和它的优化 。这次介绍的快速排序是冒泡排序演变而来的算法，比冒泡排序要高效的很多。
insert(val)：当元素 val 不存在时，向集合中插入该项。 remove(val)：元素 val 存在时，从集合中移除该项。 getRandom：随机返回现有集合中的一项。每个元素应该有相同的概率被返回。
（1）首先计算粒子当前位置与局部最优解的差，结果为一个交换序ss1，并以概率u1保留其中的交换子。同理计算粒子当前位置与全局最优解的差，以概率u2保存在交换序ss2。
数组操作的时间复杂度Access：O(1)Search：O(n)Insert： 平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部插入O(1)，最坏的情况下O(n)Delete；平均O(n)，最好的情况下O(1)，也就是在数组尾部删除O(1)，最坏的情况下O(n)图片167. 两数之和 II - 输入有序数组 (easy)给你一个下标从 1 开始的整数数组 numbers ，该数组已按 非递减顺序排列 ，请你从数组中找出满足相加之和等于目标数 target 的两个数。如果设这两个数分别是 numbers
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己在这块确实很弱，需要大补（残废了一般）。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、桶排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：
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