而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
前段时间笔者整理发布了,很多读者在后台留言肯定了这种动画的表达方式,觉得这比一些课本上的死板讲解方式好太多了:),也有些很多读者表示如果在本文中添加配套的代码效果会更好,笔者觉得这个提议不错,于是更新了一下文章^_^。
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构,为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画,推出一个新系列 -----《图解数据结构》,主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
大家都知道,排序算法是计算机学科最基础的知识之一,常见的排序算法有冒泡、快排等。这里讨论的文本排序不是一个排序算法,而是作为某个排序算法的底层依赖,常常在多语言环境下需要考虑,比如说中文的排序,日文的排序。
算法和数据结构是一个程序员的内功,所以经常在一些笔试中都会要求手写一些简单的排序算法,以此考验面试者的编程水平。下面我就简单介绍八种常见的排序算法,一起学习一下。
同样的,假如我们有一个数组:29,10,14,37,20,25,44,15,怎么对它进行插入排序呢?
策略模式是一种把算法和对象分离开的设计模式。 策略模式其实是多态的一种表现。在实现一个功能时,根据不同的业务需求有不同的算法,如果是简单操作,那么使用if else或者switch case即可完成分支处理。但是这么做的可扩展性太差,尤其算法比较复杂的时候更是如此;而且也不具备灵活性,难以按照用户需求实现细节定制。策略模式的出现就是为了解决这些问题,它的好处有: 1、消除了if else或者switch case的分支判断; 2、采用独立的算法类,易于根据新需求进行扩展; 3、方便开发者对算法细节做自定义处理; 4、允许随时设定策略,即可在构造时设置,也可用专门的set方法设置,还可在执行时设置算法;
今天分享一个LeetCode题,题号是18,标题是:四数之和,题目标签是:散列表、双指针和数组。此文通过散列表和双指针两种方式解决此题,分别画了动画视频,注意收看哦!
前些日子推荐了一个仓库,把常见算法用python语言实现了(见文章),近日在github上发现另外一个59700多star的仓库,用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路,非常值得推荐。
而我比较特殊,我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难,所以为了更好的学习和理解算法,我千金一掷一下买了一堆的算法书,有图为证:
很多初学者在学习数据结构与算法的时候,都会觉得很难,很大一部分是因为数据结构与算法本身比较抽象,不好理解。对于这一点,可以通过一些可视化动画来帮助理解。
给定一个二维数组,其每一行从左到右递增排序,从上到下也是递增排序。给定一个数,判断这个数是否在该二维数组中。
可视化你的 Python 代码执行,还支持Java/C/C++/JavaScript/Ruby。
排序是一个非常经典的问题,它以一定的顺序对一个数组(或一个列表)中的项进行重新排序(可以进行比较的,例如整数,浮点数,字符串等)。
堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。
今天分享一个LeetCode题,题号是128,标题是最长连续序列,题目标签是并查集和数组。
一个很明显的现象,现在大厂的应届生面试,甚至是社招面试都开始越来越重视算法了。经常会有人问 Guide 如何准备算法面试,今天统一回答一下。
今天分享一个LeetCode题,题号是1338,标题是数组大小减半,题目标签是贪心算法和数组。
方法2.c=-(a+b): 确定了a和b,那就可以想两数之和一样,在map中寻找-(a+b),减少一层循环,时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(n)。
冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
选择排序就是从数组中选择出来最大或者最小的元素,然后将其和队首或者队尾的元素进行交互。
归并排序简称Merge sort是一种递归思想的排序算法。这个算法的思路就是将要排序的数组分成很多小的部分,直到这些小的部分都是已排序的数组为止(只有一个元素的数组)。
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。
无疑,数据结构与算法学习最大的难点之一就是如何在脑中形象化其抽象的逻辑步骤。而图像在很多时候能够大大帮助我们理解其对应的抽象化的东西,而如果这个图像还是我们自己一点点画出来的,那么无疑这个印象是最深刻的了。没错,今天给大家分享的就是算法可视化的网站。
第二步:寻找合适的云服务SDK进行嵌入,在APICloud的聚合API中可以轻易找到以上的功能模块,挑选合适的模块封装到自己的App中
学过上一篇文章的计数排序之后,特别是归约化分治处理的计数排序(适用于较离散的非负整数序列)。计数排序的局限比较多,在排序之前需要解决负数和小数的问题,而桶排序不需要考虑这些。
冒泡排序是一种比较简单的排序算法,它循环走过需要排序的元素,依次比较相邻的两个元素,如果顺序错误就交换,直至没有元素交换,完成排序。
基数序和计数排序一样无需进行比较和交换,和桶排序一样利用分布和收集两种基本操作进行排序。基数排序是把每一个元素拆成多个关键字,一个关键字可以在每一个元素上同等的位置进行计数排序,一个元素拆成多个关键字可以看作是要进行几轮分桶,以一个元素最长的长度为准。
编者注:Andy是OSI(开发系统集成者)的CEO,同时也是位思想先锋及优秀博客作者。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云