1.前言 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...快速排序是图领奖得主发明的算法，被誉为20世纪最重要的十大算法之一，快速排序为了可以在多种数据集都有出色的表现，进行了非常多的优化，因此对我们来说要深入理解一种算法的最有效的手段就是不断优化提高性能。...通过本文你将了解到以下内容： 快速排序和归并排序的分治过程对比 快速排序分区不均匀的影响 快速排序的随机化基准值 快速排序的三分区模式 快速排序和插入排序的混合 2.快速排序的分区过程 快速排序和归并排序采用的基本思想都是分治思想...快速排序基准值选取优化 3.1 分割越均匀速度越快 从上面的几张图可以清晰看到基准值的不同对于D&C过程的分割会产生很大的影响，为了保证快速排序的在通用数据集的效率，因此我们需要在基准值的选取上做一些决策...对快速排序的优化主要体现在基准值选取、数据集分割、递归子序列选取、其他排序算法混合等方面，换句话说就是让每次的分区尽量均匀且没有重复被处理的元素，这样才能保证每次递归都是高效简洁的。
在对快速排序进行优化前，先让我们回顾一些快速排序的思想： 快速排序就是分而治之思想的体现，将有序序列分成对立的两部分，一部分值都比关键字值小，一部分值都比关键字值大，再分别对两部分进行排序 对快速排序不了解的可以先看看快速排序的具体过程和代码讲解...+) cout << arr[i] << " "; cout << endl; } int main() { test(); system("pause"); return 0; } 快速排序优化...如果数组非常小，其实快速排序不如直接插入排序来得更好（直接插入排序是简单排序中性能最好的） 因为快速排序需要用到递归操作，对于大量数据操作时，这点性能影响对于它的整体算法优势而言可以忽略不计，但如果数组只有几个数据需要排序的时候...{ //获取当前关键值的位置（在数组中的下标） pivot=partition(arr, len, low, high); //分别对关键值前面较小部分和后面较大部分进行排序 Qsort...)//当high-low大于常数时用快速排序 { //获取当前关键值的位置（在数组中的下标） pivot=partition(arr, len, low, high); //分别对关键值前面较小部分和后面较大部分进行排序
快排思想 快排基准的选择 固定基准 随机基准 三数取中 快速排序的优化 优化1：序列长度达到一定大小时，使用插入排序 优化2：尾递归优化 优化3：聚集元素 优化4：多线程处理快排 ---- 快排思想 快排算法是基于分治策略的排序算法...(2)递归求解：通过递归调用快速排序算法分别对 a[low: p-1] 和 a[p+1: high] 进行排序。...快排基准的选择 快速排序的运行时间与划分是否对称有关。最坏情况下，每次划分过程产生两个区域分别包含n-1个元素和1个元素，其时间复杂度会达到O(n^2)。...如果数组元素已经基本有序时，此时的划分就容易产生最坏的情况，即快速排序变成冒泡排序，时间复杂度为O(n^2)。 例如：序列[1][2][3][5][4][6]以固定基准进行快排时。...快速排序的优化 优化1：序列长度达到一定大小时，使用插入排序 当快排达到一定深度后，划分的区间很小时，再使用快排的效率不高。当待排序列的长度达到一定数值后，可以使用插入排序。
05 — 改进后的快速排序算法 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。...快速排序的基本思想 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小。 然后再按此方法对这其中一部分数据进行快速排序，这是递归调用。...完成本轮比较 快速排序例子 我们仍然以冒泡排序举的那个例子来模拟演示快速排序，待排序的序列为： 3 2 5 9 2 第一轮比较，选取第一个关键码 3 为pivot，初始值 i...06 — 快速排序算法评价 最坏情况 快速排序的最坏情况，实际上就退化为了冒泡排序的情况，想想冒泡排序，每一轮比较后，都将原来的排序好的区间增加了一个长度，也就是说快速排序每次选择的pivot也正好达成了冒泡排序的作用...快速排序的再改进 快速排序的再改进，可从分区策略上优化，在此我们不做详细介绍，有兴趣可查看相关资料，有可能的话，接下来，再对这个话题单独写一篇。
快速排序的基本思路是： 先通过第一趟排序，将数组原地划分为两部分，其中一部分的所有数据都小于另一部分的所有数据。...至此， 一趟排序结束， 回到中间的6已经处于有序状态，只要再对左右两边的元素进行递归处理就可以了 总结一趟排序的过程 OK，这里让我们总结下一趟快速排序的四个过程： ?...—— 切换到插入排序 对于小数组而言， 快速排序比插入排序要慢， 所以在排序小数组时应该切换到插入排序。...在上面所有的快速排序的例子中，我们都是固定选取基准元素，这种操作做了一个假设性的前提：数组元素的分布是随机的。...关于哨兵三再说几句： 在处理内部子数组的时候，右子数组中最左侧的元素可以作为左子数组右边界的哨兵（可能有点绕） 优化点四 —— 三切分快排（针对大量重复元素） 普通的快速排序还有一个缺点， 那就是会交换一些相同的元素
快速排序的优化技巧 尽管快速排序是一个高效的排序算法，但在某些情况下，它可能不够快。为了进一步提高性能，可以使用一些优化技巧。 2.1 随机选择基准 快速排序的性能高度依赖于选择的基准元素。...性能比较 为了演示这些优化技巧的性能，我们将使用不同大小的随机数组来对比未优化和优化后的快速排序。...{time_original:.6f} 秒") print(f"优化后的快速排序平均耗时: {time_optimized:.6f} 秒") 这个示例生成一个包含 1000 个随机整数的数组，并分别测试未优化和优化后的快速排序的性能...优化后的版本通常会更快。 4. 结论 快速排序是一种高效的排序算法，但通过应用一些优化技巧，可以进一步提高其性能。随机选择基准、三分法和结合插入排序都是有效的优化方法。...在实际应用中，选择合适的优化策略取决于数据的特性和规模。 希望本文对快速排序及其优化算法有所帮助，使你能够更好地理解和应用这一经典的排序算法。
「---- Runsen」 ❞ 快速排序 不久前，我在牛客中看到这样一个笑话，面试官让他写一个快速排序，结果他写了一个冒泡排序，虽说不是计算机专业的，还一直说没有写错，都不知道面试官为什么这么PASS。...其实，一共有十大排序算法，最快最稳定的就是快速排序，简称快排。 quicksort 可以说是应用最广泛的排序算法之一，它的基本思想是分治法。...快速排序最好用递归的代码实现，代码简单可读性前。...只有当基准值每次都能将排序区间中的数据平分时，时间复杂度才是最好情况下的 O(nlogn)。 关于基准值选取的一个优化策略，「三点取中法。」...具体快速排序优化的代码如下所示。
来源：后端技术指南针 作者：后端技术指南针 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。 前面的一篇文章【决战西二旗】|你真的懂快速排序？...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。...快速排序是图领奖得主发明的算法，被誉为20世纪最重要的十大算法之一，快速排序为了可以在多种数据集都有出色的表现，进行了非常多的优化，因此对我们来说要深入理解一种算法的最有效的手段就是不断优化提高性能。...通过本文你将了解到以下内容： 快速排序和归并排序的分治过程对比 快速排序分区不均匀的影响 快速排序的随机化基准值 快速排序的三分区模式 快速排序和插入排序的混合 快速排序的分区过程 快速排序和归并排序采用的基本思想都是分治思想...快速排序基准值选取优化 分割越均匀速度越快 从上面的几张图可以清晰看到基准值的不同对于D&C过程的分割会产生很大的影响，为了保证快速排序的在通用数据集的效率，因此我们需要在基准值的选取上做一些决策，换句话说就是让选取的基准值每次都可以尽可能均匀地分割数据集
今天我们继续来看《算法第四版》一书，在上一篇文章当中我们介绍了快速排序的原理，并且也用Python和C++对于快排的两种实现方式进行了实现。 但有一个问题没有讨论，就是快排的性能问题。...对于长度为n的数组来说，需要执行n次划分才能完成排序。每一次划分的复杂度是，所以总体上复杂度会蜕化到，这也是为什么算法书中会说快速排序的复杂度上限是的原因。...这显然是我们不愿意看到的，所以我们需要针对这种情况进行优化。 关于这一点的优化其实有很多种方法，我们今天来一一介绍。 乱序法 这是《算法》一书当中提供的方法。...乱序之后刚好是逆序的可能性是，对于较大的n来说，刚好出现逆序的几率几乎为0，就避免了算法复杂度蜕化的发生。 乱序我们可以使用洗牌算法，即遍历每一张牌，随机将它和它之后的任意一张牌进行交换。...好了，关于快速排序的复杂度分析以及优化方案，就聊到这里，感谢大家的阅读。 喜欢本文的话不要忘记三连~
： fwrite("abc", 1, 3, LogFile::instance()); 读取文件信息： c语言实现如下功能 输入全部文件名（绝对路径加文件名）得到，文件名，扩展名，文件长度 /* MAKEPATH.C...file.length ); } int main( void ) { getFileInformation(file); system("pause"); return 0; } 算法排序框架...int argc, _TCHAR* argv[]) { produceData(Data,MAX); printData(Data,MAX); getchar(); return 0; } 快速求积分办法...它是在梯形公式，simpson公式和newton-cotes公式之间的关系的基础上， 构造出一种加速计算积分的方法。作为一种外推算法，它在不增加计算量的前提下提高了误差的精度。...在等距基点的情况下，用计算机计算积分值通常都采用吧区间逐次分半的方法进行。 这样，前一次分割得到的函数值在分半以后仍然可以被利用，并且易于编程。
所以，如果你正在考虑通过训练一个固定模型来解决预测任务，BDTs一定会是你的不二选择。 让我们用网页搜索排名作为一个典型的研究/产品周期开发的案例。...当你对必应发出查询请求的时候，我们会高效地扫描我们索引中的所有文件。大量的候选文档会被一些快速的过滤器淘汰掉，例如，我们可能不会考虑和你的查询内容没有任何相同关键字的文件）。...特别是它只是尝试得到正确文档的配对排序，却忽略了NDCG的测量。...而创建模型来直接优化NDCG的问题是，直接设定NDCG在数学上的表现是不理想的——排名模型会分配给每个文件一个决定其排序的分数，而分数是连续不断变化的，就会导致NDCG随之发生间断性的变化。...之后我们在这个想法的基础上延伸，用一个叫做“LambdaMART”的算法来优化树状模型，使得BDTs超越了神经网络模型，其中两个优点是： 1. 更自然地处理较大范围内的不同特征； 2.
查询时由关键词分词结果直接匹配词典表内容，并获取关联的文档列表，快速获取结果集。并通过排序规则，优先展示匹配度高的文档。...我们也正在尝试通过向量化执行优化写入性能，通过减少分支跳转、指令 Miss，预期写入性能可提升 1 倍。...查询方面，我们通过优化段文件合并策略，对于非活跃段文件会自动触发合并，收敛段文件数以降低资源开销，提升查询性能。 根据每个段文件上记录的最大最小值进行查询剪枝，提升查询性能 40%。...另外还包括优化 Composite 聚合中的性能问题，实现真正的翻页操作，以及优化带排序场景的聚合使得性能提升3-7倍。...此外，我们也在尝试通过一些新硬件来优化性能，比如说英特尔的 AEP、Optane、QAT 等。 3. 成本优化 成本方面主要体现在以日志、监控为代表的时序场景对机器资源的消耗。
查询时由关键词分词结果直接匹配词典表内容，并获取关联的文档列表，快速获取结果集。并通过排序规则，优先展示匹配度高的文档。...我们也正在尝试通过向量化执行优化写入性能，通过减少分支跳转、指令 Miss，预期写入性能可提升 1 倍。...查询方面，我们通过优化段文件合并策略，对于非活跃段文件会自动触发合并，收敛段文件数以降低资源开销，提升查询性能。根据每个段文件上记录的最大最小值进行查询剪枝，提升查询性能 40%。...另外还包括优化 Composite 聚合中的性能问题，实现真正的翻页操作，以及优化带排序场景的聚合使得性能提升3-7倍。...此外，我们也在尝试通过一些新硬件来优化性能，比如说英特尔的 AEP、Optane、QAT 等。 4.3 成本优化 成本 方面主要体现在以日志、监控为代表的时序场景对机器资源的消耗。
查询时由关键词分词结果直接匹配词典表内容，并获取关联的文档列表，快速获取结果集。并通过排序规则，优先展示匹配度高的文档。...我们也正在尝试通过向量化执行优化写入性能，通过减少分支跳转、指令 Miss，预期写入性能可提升 1 倍。...查询方面，我们通过优化段文件合并策略，对于非活跃段文件会自动触发合并，收敛段文件数以降低资源开销，提升查询性能。根据每个段文件上记录的最大最小值进行查询剪枝，提升查询性能 40%。...另外还包括优化 Composite 聚合中的性能问题，实现真正的翻页操作，以及优化带排序场景的聚合使得性能提升3-7倍。...此外，我们也在尝试通过一些新硬件来优化性能，比如说英特尔的 AEP、Optane、QAT 等。
且后期能在多个环节上进行模型优化，如可以把矩阵相乘变成网络结构进行尝试。此外，用户向量是随机初始化，可以使用用户偏好、用户画像等更好的表示用户向量。...总结 目前只是在召回层使用Embedding向量，更多的成本在系统改造上，商品量离线全量计算cosine相似度问题已经解决，但线上实时计算，成本较大，目前正在逐步优化改进。...后续也准备在排序阶段，以及搜索排序等多个场景加入Embedding向量的应用。...团体同学目前尝试的宽模型，在搜索排序场景提升明显。团队还有小伙伴正在尝试序列匹配模型应用于排序，进行在线打分，工程系统上正在逐步支持和完善，目前还在ab测试期间，离线评估提升较大，也期待实际线上效果。...embedding技术的应用，还有很大空间可以进行尝试，一方面可以尝试更多的Embedding技术，如基于文本数据、基于图结构模型、self-attention机制、多目标优化等，另一方面，可以尝试更多实体的
从存储层看，索引、缓存、物化视图都可以提供加速，也有很多团队在尝试使用自适应算法来生成，本文详细描述了各类主流的索引与预计算技术，让大家有个宏观的认知，本文提到的数据都为二维行列模型。...索引排序索引图片对表里的几列进行排序，就可以获得O(lgn)的搜索效率，可以在范围查询时性能得到很好的提升；在很多列式存储的数据库引擎中还会进行稀疏索引，因为列式存储本来就有块（block）的概念，那么我们可以根据用户需要查询的范围快速定位到对应上下界的块...一般类LSM的存储引擎例如Hbase，Clickhouse等都会使用排序索引，通过后台线程的compaction来合并小文件，最后可以剩下几个有序的大文件，在查询时速度可以得到保证。...业界基于Lucene的知名查询引擎ES就是主要基于倒排索引实现的，基于倒排还会做很多优化，例如对拆出来的分词加排序索引优化范围查询，做hash索引提升点查性能等。...哈希索引图片哈希索引可能是我们日常最长接触到的一个索引了，主要解决我们快速定位到某个值的映射关系，哈希算法的碰撞率对查询性能的影响是比较大的。
美图推荐排序实践——多目标优化 随着产品优化的深入，单一的模型优化目标已经无法准确刻画产品的迭代方向，为了满足多样化的产品需求，我们开始探索多目标优化。...多目标优化之多目标模型 ? 样本 reweight 的方式改变了样本的原始分布，导致主目标存在比较大的预估偏差。...同时，因为次要目标是通过主目标的网络结构来实现，无法对各个目标的模型分别进行调优，模型结构优化存在比较大的局限性。因此，我们开始尝试多目标模型建模。...多目标优化之多模型 虽然多目标模型在业务上取得了比较大的提升，但是仍然存在一些问题。...典型的问题包括： 当不同任务的目标相关性较弱，或者损失函数的输出值范围差异较大时，多目标模型的调优存在比较大的困难； 使用多目标模型，会导致不同目标的优化存在比较大的耦合，延迟整体优化进度，在产品要求快速迭代的场景下
查询时由关键词分词结果直接匹配词典表内容，并获取关联的文档列表，快速获取结果集。并通过排序规则，优先展示匹配度高的文档。...我们也正在尝试通过向量化执行优化写入性能，通过减少分支跳转、指令 Miss，预期写入性能可提升 1 倍。...查询方面，我们通过优化段文件合并策略，对于非活跃段文件会自动触发合并，收敛段文件数以降低资源开销，提升查询性能。根据每个段文件上记录的最大最小值进行查询剪枝，提升查询性能 40%。...另外还包括优化 Composite 聚合中的性能问题，实现真正的翻页操作，以及优化带排序场景的聚合使得性能提升3-7倍。...此外，我们也在尝试通过一些新硬件来优化性能，比如说英特尔的 AEP、Optane、QAT 等。 4.3 成本优化 [uh1amjfnrz.png?
，这样可以实现非常快速的IO操作。...所以需要合理的配置Segment的Merge策略，减少过多的Segment存在，但Merge对集群和磁盘io的压力比较大，这点需要考虑。...2、利用index-sorting优化查询 Index-sorting新特性能够在数据写入时，将数据按照指定的字段的值进行排序。如果查询中包含指定的字段，那查询只需要读取相邻的文件块。...五、优化结果 1、QueryPhase阶段生成LRUQueryCache优化结果 我们考虑尝试去掉对慢查询的LRUQueryCache，图1是去掉之前的监控，查询毛刺平均耗时在50ms左右，图2...4.png 5.png 2、QueryPhase阶段IndexSorting优化结果 IndexSorting对于小查询的优化不明显，我们尝试通过构造大查询来反馈，对于未排序和排序的数据都模拟查询
，这样可以实现非常快速的IO操作。...所以需要合理的配置Segment的Merge策略，减少过多的Segment存在，但Merge对集群和磁盘io的压力比较大，这点需要考虑。...2、利用index-sorting优化查询 Index-sorting新特性能够在数据写入时，将数据按照指定的字段的值进行排序。如果查询中包含指定的字段，那查询只需要读取相邻的文件块。...五、优化结果 1、QueryPhase阶段生成LRUQueryCache优化结果 我们考虑尝试去掉对慢查询的LRUQueryCache，图1是去掉之前的监控，查询毛刺平均耗时在50ms左右，图2是优化后的监控...4.png 5.png 2、QueryPhase阶段IndexSorting优化结果 IndexSorting对于小查询的优化不明显，我们尝试通过构造大查询来反馈，对于未排序和排序的数据都模拟查询7天的数据
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