链表排序算法总结 概述 问题描述:给定一个链表,请将这个链表升序排列。...题目描述:Leetcode 0147 链表进行插入排序 分析 因为头结点可能会改变,因此需要设置一个虚拟头结点dummy。...2 链表归并排序 题目描述:Leetcode 0148 排序链表 分析 因为要求时间O(1),因此就不能使用递归的写法,这一题可以使用归并排序的迭代写法(自底向上)。...3 链表快速排序 题目描述:AcWing 1451....单链表快速排序 分析 使用三个虚拟头指针left, mid, right,记录每次partition的结果,这里取头结点val的值作为分界线。
2 修改排序方法,去除不必要的过程。 选择排序: 只要选k次。 冒泡排序: 只要冒泡k次即可。...堆排序: 构建好最大堆后,取 k次最大值 快速排序: 分区时,根据数P将数组分为两部分,设大于P的数个数为a,小于P的数的个数为b。...或者:以(k+1)/2个数为一组,将数组分成几个组,对每组进行排序(可以采用任何一种高效的排序方法)后,两两合并时只取前k个。...桶排序: 可以不对桶内的数据进行排序。 基数排序: 可以采用最高关键字比较方法,并免去相关的排序。...如果源数据都是整数,多数情况下(即使允许修改源数据),桶排序方法(结合计数方法)的效率比nth_element高。桶排序只需256K的内存,效率很高。
算法是面试考察的重点,基础算法更是基础,只有打好了基础才可能在此之上深入学习。这里总结了最常见的排序算法,每个都进行了详细分析,大家可以好好研究吸收。...但希尔排序是非稳定排序算法。...所以shell排序是不稳定的排序算法。...性能分析: 平均时间复杂度为线性的 O(n+C) 最优情形下,桶排序的时间复杂度为O(n)。桶排序的空间复杂度通常是比较高的,额外开销为O(n+m)(因为要维护 M 个数组的引用)。...希尔排序 线性阶(O(n))排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。 关于稳定性: 稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序
对于数组{1,2,5,9,4,10,13,59,30}每进行一次排序,右侧的有效位就会加一,可是在之前的两种方法中,每次小循环的比较次数依然是数组长度-1。...所以在最终优化版中,我们动态的修改每次小循环的次数,从而将冒泡排序法的速度提升到最快。...BUBLE_H_ /* 传入参数为数组地址 */ void sort(int* array,int m) { printf("%d\n",m); int border = m-1; //记录排序的边界...,每次排序到此处 for (int i = 0; i < m; i++) { int lastchange = 0; int sorted = 1; //每次排序前默认数组已经有序 for
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序(Selection Sort)算法也是比较简单的排序算法,其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列,从而达到排序的目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序,其排序流程如下: * (1)首先从原始数组中选择最小的1个数据,将其和位于第1个位置的数据交换。...至此,便完成了对原始数组的从小到大的排序。 * * 选择排序算法在对n个数据进行排序时,无论原数据有无顺序,都需要进行n-1步的中间排序。...* 这种排序方法思路很简单直观,但是缺点是执行的步骤稍长,效率不高。...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
前言 在很多问题上是没有标准解的,我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景: 优化问题:遗传算法可以应用于各种优化问题,如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解,解决复杂的多目标优化问题。...机器学习:遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如,使用遗传算法来选择最佳特征组合,或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题:遗传算法可以用于解决约束满足问题,如布尔满足问题(SAT)、旅行商问题(TSP)等。 它可以搜索解空间,寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...每次繁殖的时候,新的染色体添加到祖先数组后,按适应度排序,再保留前10个最优的。 这里加了个退出条件,当适应度一直不变达到一定数量的时候,就退出。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...,以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的,同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量
/** * 排序算法-冒泡排序 * 冒泡排序(Bubble Sort)算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。 * 冒泡排序算法的思路就是交换排序,通过相邻数据的交换来达到排序的目的。...* 冒泡排序的思路: * (1)对数组中的各数据,依次比较相邻的两个元素的大小。 * (2)如果前面的数据大于后面的数据,就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后,便可将最小的数据排好。...* 冒泡排序算法在对n个数据进行排序时,无论原数据有无顺序,都需要进行(i = n-1)次的外层循环。...* 每次内部的排序随着步骤的递增,需要排序的数据逐步减少,所以需要 (n - i)次的内层循环,注意:i从1开始 */ import java.util.*; public class BubbleSort...:" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("最终排序后的数组:" + Arrays.toString(ints)
/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序(Quick Sort)算法和冒泡排序算法类似,都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进,从而具有更高的执行效率。...* 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,过程如下: * (1)首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。...* (3)然后,左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据,又可以取一个分界值,将该部分数据分成左右两部分,同样将左边放置较小值,右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。...当左、右两部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。...:" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
/** * 排序算法-希尔排序 * 冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法,虽然思路比较直观,但是排序的效率比较低。 * 对于大量的数据需要排序时,往往需要寻求其他更为高效的排序算法。...Shell排序算法便是其中一种 * Shell排序算法严格来说基于插入排序的思想,其又称为希尔排序或者缩小增量排序,思路如下: * (1)将有n个元素的数组分成n/2个数字序列,第1个数据和第n/2...* (3)然后,再变为n/4个序列,再次排序。 * (4)不断重复上述过程,随着序列减少最后变为一个,也就完成了整个排序。...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组...:" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("排序后的数组:" + Arrays.toString(ints))
/** * 排序算法-插入排序 * 插入排序(Insertion Sort)算法通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序工作。 * 插入排序算法的思路比较简单,应用比较多。...* 插入排序算法通过比较和插入来实现排序,其排序流程如下: * (1)首先对数组的前两个数据进行从小到大的排序。 * (2)接着将第3个数据与排好序的两个数据比较,将第3个数据插入合适的位置。...最后,便完成了对原始数组从小到大的排序。 * * 插入排序算法在对n个数据进行排序时,无论原数据有无顺序,都需要进行n-1步的中间排序。...* 这种排序方法思路简单直观,在数据已有一定顺序的情况下,排序效率较好。但如果数据无规则,则需要移动大量的数据,其排序效率也不高。...size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。...粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程: 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include
贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解,通过局部最优的选择,来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用,但需要注意的是,并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解,而不一定是全局最优解。...请设计一个算法实现:使用最少数量的硬币凑出目标金额。贪心算法思路:排序: 首先,按硬币面值降序排列硬币,以确保每次选择使用面值最大的硬币。...活动编号开始时间结束时间A114A235A306A457A589A659贪心算法思路:排序: 首先,按照活动的结束时间进行升序排序。...然而,需要注意的是,贪心算法并不适用于所有问题,因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优: 在某些情况下,贪心算法可能会陷入局部最优解,而无法达到全局最优。
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。...它的时间复杂度也是 O(nlogn),但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中,大多数情况下效率更高,所以快速排序的应用非常广泛。...快速排序的一次划分算法从两头交替搜索,直到low和high重合,因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。...这样,长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分,使得整个排序算法的时间复杂度为O(n2)。 如果需要优化,那么我们希望每次区分的时候都取到中间数。...JavaScript实现五种排序算法 关于快速排序的不稳定性说明 JavaScript实现十大排序算法(附有更好理解的GIF动态图) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人
1、冒泡排序 基本思想:现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76},需要将其从小到大排序 第一次冒泡:首先我们将数组第一个数(arr[0])和第二个数(arr[1])进行比较,如果第二个数比第一个数大...: 原理:每一次循环从未排序的数中找出最小的数,然后与已经排好序的数的下一个数进行交换,直到全部记录排序完毕 基本思想:给定数组:int[] arr={里面n个数据},第一次排序从arr[0]~arr[...--------- 第二趟排序: 原始数据:8 3 7 5 6(2已经排好序了,不需要再排序了) 最小数据3,8和3交换 排序结果:2 3 8 7 5 6 -----------------------...-------------------------------- 第三趟排序: 原始数据:8 7 5 6(2、3已经排好序了,不需要再排序了) 最小数据5,5和8交换 排序结果:2 3 5 7 8 6...6已经排好序了,不需要再排序了) 最小数据7,7和8交换 排序结果:2 3 5 6 7 8 排序完成 代码示例: 1 package com.alibaba; 2 3 import org.junit.jupiter.api.Test
一、排序思想 之前说到插入排序,希尔排序就对其进行了一个优化,优化的思路是: 对待排序列进行分组,组数为gap = arr.length / 2; 对每一组进行插入排序,然后再进行分组,gap = gap.../ 2; 再对每一组进行插入排序,直到最后组数为1,再进行最后一次插入排序即可; ---- 欢迎大家关注我的公众号 javawebkf,目前正在慢慢地将简书文章搬到公众号,以后简书和公众号文章将同步更新...,那么整个排序过程就完了。...刚才说了,希尔排序的主要思想就是分组,对每一组分别进行插入排序,那代码就简单了,就是这分组里面将之前插入排序的代码拷过来稍微改改就行了。...,以前插入排序的代码是这样的: for(int i=1; i<arr.length; i++) { // 默认第一个是有序表,从第二个元素开始进行插入排序 int insertVal = arr
堆与一维数组 建立堆与一维数组的联系 堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序,而是通过建立索引之间的关系,对一维数组排序。...堆排序的思路就是,在堆的根节点与左右孩子之间排序,然后递归地分别对左右孩子对应的子树实行相同的排序。...对比冒泡排序,可以发现,堆排序与冒泡排序非常类似,都是选出全局最大值,然后将全局最大值加入到有序序列。...需要注意的是,堆排序仍然是对线性序列的排序,我们称这一算法为堆排序,是因为这一过程中,元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。...总结概括 堆排序是对线性序列的排序,而不是真的对一个完全二叉树进行排序,用完全二叉树的形式解释堆排序的过程是出于直观的需要。
希尔排序( 缩小增量排序 ) 希尔排序是一种经典的排序算法,它通过多次插入排序的方式,以及逐步缩小增量的策略,实现对数据的高效排序,希尔排序法又称缩小增量法。...分组思想 希尔排序的核心思想在于将待排序的数据分成若干组,对每一组数据进行插入排序。这样做的好处是,一方面可以减少数据的比较次数和移动次数,另一方面可以利用已经部分有序的性质,加速排序的过程。...排序步骤 希尔排序的排序步骤可以分为以下几个阶段: 分组排序:初始时,根据设定的增量将数据分成若干组,对每组数据进行插入排序,使得每组数据都部分有序。...逐步缩小增量:在每一轮排序后,逐步减小增量的值,重新分组并进行插入排序,直到增量为1。 最后一次排序:当增量为1时,整个数组被视为一组,对整个数组进行插入排序,使得整个数组有序。...: 希尔排序是对直接插入排序的优化。
前面说的那些排序算法,都是要通过比较来实现的。排序还能不通过比较来实现?是的,计数排序就是这么神奇。 一、排序思想 创建一个计数数组,利用数组下标来表示该元素,用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。...案例: 假如待排序列arr如下: 5 7 4 8 3 5 最大元素是8,所以创建一个最大下标为8的数组: int[] count = new int[9]; 遍历待排序列,第一个是...也就是说,当值相同的情况下,无法保证排序后相同元素出现的顺序和排序前一致,这也就是我们说的不稳定排序。如何优化呢?...这样一来,就将计数排序变成稳定的了。 3....计数排序的缺点: 从上面的分析可以知道,计数排序适合分布比较集中的数据,即最大值和最小值相差不多,如果相差特别多,就会很耗费空间。
排序算法-选择排序 <?php /** * 选择排序....* * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function select_sort(&$value = []) { $length
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