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    JS常见算法小总结

    pivot区分左右部分,然后递归的在左右部分继续取pivot排序,实现了快速排序的文本描述,也就是说该的算法实现本质是没有问题的。...虽然这种实现方式非常的易于理解。不过该实现也是有可以改进的空间,在这种实现中,我们发现在函数内定义了left/right两个数组存放临时数据。...因此,像很多算法介绍中,都使用了原地(in-place)分区的版本去实现快速排序,我们先介绍什么是原地分区算法。...原地分区算法实现 //交换数组元素位置 function swap(array, i, j) { let temp = array[i]; array[i] = array[j]; array...); index++; } } swap(array, right, index); return index; } 因为我们需要递归的多次原地分区,同时,又不想额外的地址空间所以,在实现分区算法的时候会有

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    常见排序算法的实现

    本次实验旨在通过实现几种常见的排序算法,深入理解其工作原理,并通过测试验证其正确性和效率。...插入类排序算法的实现插入类排序算法的核心思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置,直到所有元素都插入完毕。直接插入排序是插入类排序算法的典型代表。...空间复杂度:O(1),是一种原地排序算法。稳定性:稳定排序算法,相同元素的相对位置不会改变。交换类排序算法的实现交换类排序算法的核心思想是通过交换元素的位置来实现排序。...常见的交换类排序算法包括冒泡排序和快速排序。冒泡排序的实现冒泡排序的实现步骤如下:从第一个元素开始,依次比较相邻的两个元素,如果前一个元素大于后一个元素,则交换它们的位置。...稳定性:不稳定排序算法。选择类排序算法的实现选择类排序算法的核心思想是通过选择最小(或最大)元素来实现排序。简单选择排序是选择类排序算法的典型代表。

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    Go实现常见的限流算法

    该算法主要是会存在临界问题,如果流量都集中在两个窗口的交界处,那么突发流量会是设置上限的两倍。...当然,窗口算法都不太平滑,当窗口满了之后,无法平滑的放行后续请求。...-- return true}func minInt(a, b int) int { if a 算法类似...算法流程与滑动窗口相同,只是它可以指定多个策略,同时在请求失败的时候,需要通知调用方是被哪个策略所拦截。...,可以使用固定窗口,但是它可能产生两倍的突发流量可以通过滑动窗口避免突发流量问题,但是窗口可能会掐断流量一段时间如果需要更平滑的流量,可以使用漏桶算法搭配生产者消费者模式如果能够处理一定的突发流量,可以使用令牌桶算法遇到多级限流的场景

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