题目：有一个无序整型数组，如何求出这个数组排序后的任意两个相邻元素的最大差值？要求时间和空间复杂度尽可能低。（例如：无序数组 2,3,1,4,6，排序后是1,2,3,4,6，最大差值是6-4=2）
显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 第二天，在另一家公司…… 小灰是吧？请简单介绍一下你自己。 好的，blah blah blah…… 下面考你一道算法题： 给你一个无序数组，要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢？比如给定的无序数组如下： 如果 k=6，也就是要寻找数组中的第6大元素，这个元素是哪一个呢？ 显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了，我可以先把无序数组排序
# 多路平衡归并排序（胜者树、败者树） 多路归并排序用作大数据集合的排序，通常因为内存资源不足，只能分段排序。 多路归并通常结合二叉树进行排序即败者树与胜者树。 胜者树： 每次筛选最小值作为根结点 败者树： 每次筛选最大值作为根节点 平衡指将大集合平分为多个相同元素个数的集合，唯一与置换置换选择排序的不同之处 # 原理 1. 将无序数组分割成多个无序数组，分割成N个就是N路排序 2. 取每个无序数组的第一个元素两两排序，选取最小值或最大值，同附近的两两排序结果再次比较，直到选出最小值 3. 将最小值放在有序
计数排序利用数组索引号的有序而对数据排序，所以，需要把原无序数组中的数据映射到排序数组的索引号上。于是，对排序数组的长度就会有一个最小值的约束，至少等于无序数组中的最大值加一。
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法，它们的时间复杂度都是 O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
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两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
堆排序（Heap Sort）是基于堆数据结构的一种排序算法。它能够将无序数组排序，时间复杂度为O(n log n)，是一种非常高效的排序方法。
插入排序是对冒泡排序的进一步优化，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
1、漫画算法 漫画算法：最小栈的实现 漫画算法：判断 2 的乘方 漫画算法：找出缺失的整数 漫画算法：辗转相除法是什么鬼？ 漫画算法：什么是动态规划？（整合版） 漫画算法：什么是跳跃表？ 漫画算法：什么是 B 树？ 漫画算法：什么是 B+ 树？ 漫画算法：什么是一致性哈希？ 漫画算法：无序数组排序后的最大相邻差值 漫画算法：什么是 Bitmap 算法？ 漫画算法：Bitmap算法（进阶篇） 漫画算法：什么是布隆算法？ 漫画算法：什么是 A* 寻路算法？ 漫画算法：什么是 Base64 算法？ 漫画算法：什
上篇博客我们主要聊了比较高效的归并排序算法，本篇博客我们就来介绍另一种高效的排序算法：快速排序。快速排序的思想与归并排序类似，都是采用分而治之的方式进行排序的。快速排序的思想主要是取出无序序列中第一个值，然后通过比较将比该值小的元素放到该值的前方，将比该值大的元素放在该值的后方。这样一来该值前方的数据都要比该值小，该值后方的数据都要比该值大。然后再次对前半部分和后边半部分无序的数列进行上述操作，这样不断的操作，无序的序列的规模不断被缩小。等问题的规模被缩小到一定程度后，我们的序列就变的有序了。 之前我们说
（1）最简单的思路直接使用快排，堆排或者归并排，排序之后取数组的k-1索引的值即可，时间复杂度为O(nLogn)
上篇博客我们主要聊了堆排序的相关内容，本篇博客，我们就来聊一下归并排序的相关内容。归并排序主要用了分治法的思想，在归并排序中，将我们需要排序的数组进行拆分，将其拆分的足够小。当拆分的数组中只有一个元素时，则这个拆分的数组是有序的。然后我们将这些有序的数组进行两两合并，在合并过程中进行比较，合并生成的新的数组仍然是有序的。然后再次将合并的有序数组进行合并，重复这个过程，知道整个数组是有序的。 下方我们先给出两个有序数组合并的示意图以及代码，然后给出归并排序的相关内容。归并排序其实就是拆分+合并。废话少说，开始
Two Sum 系列问题在 LeetCode 上有好几道，这篇文章就挑出有代表性的两道，介绍一下这种问题怎么解决。
前面三点 正确性，可读性和健壮性相信都好理解。对于第四点算法的执行效率和存储量，我们知道比较算法的时候，可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话，但实际上这种说法没有任何意义。因为当数据项个数发生变化时，A算法和B算法的效率比例也会发生变化，比如数据项增加了50%，可能A算法比B算法快三倍，但是如果数据项减少了50%，可能A算法和B算法速度一样。所以描述算法的速度必须要和数据项的个数联系起来。也就是“大O”表示法，它是一种算法复杂度的相对表示方式，这里我简单介绍一下，后面会根据具体的算法来描述。
这不，手头的事情忙的差不多的时候，就赶紧来更新文章了，而且给大家准备了福利，想知道福利是啥，先往下看吧。
业务中在高频调用代码段会出现条件判断语句, 因此联想cpu架构中的分支预测功能, 进行简要分析.
当我们删除一个最大堆的堆顶（并不是完全删除，而是替换到最后面），经过自我调节，第二大的元素就会被交换上来，成为最大堆的新堆顶。
该文讲述了如何使用快速排序算法对一组数据进行排序。快速排序是一种高效的排序算法，它通过不断地挑出数组中的元素进行比较和交换，从而达到排序的目的。该文详细讲解了快速排序的实现过程，包括如何选取基准值、如何比较元素大小、如何交换元素位置等。同时，该文还提供了C语言代码实现，使读者能够更好地理解和掌握快速排序算法。
桶排序是一种排序的思想，其实现包括计数排序和基数排序两种，冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序都是基于比较的排序，而桶排序提出了一种新的思路，即基于数据状态的排序。
序算法在编程领域中起着举足轻重的作用，在目标检索、机器学习、数值计算、图像处理等领域有着广泛。为了追本溯源，公众号特推出常用经典排序算法系列推文，让小伙伴们深入了解排序算法的实现原理，同时也提升matlab编程能力。
题目：一个无序数组里有99个不重复正整数，范围从1到100，唯独缺少一个整数。如何找出这个缺失的整数？
在面试的过程中经常会遇到手写排序算法，所以本文就简单总结一下。不对算法的细节做介绍，只做一个概括性的描述。
是将一个数据插入到已经排好序的有序数组中，从而得到一个新的、个数加一的有序数组;
注意点：关键在于有序数组，也就是说，二分查找存在缺陷：不能在无序数组中使用，当然对于无序数组你也可以选择排一下序。
轮子哥曾经在知乎里讲过这么一个事，当年他毕业的时候，有一个公司（微软）来上海招聘。第一轮笔试出的算法题是冒泡排序，全场只有一半的学生写了出来。
排序算法可以大致的分为两大类：基于比较的排序算法（冒泡，选择，插入，归并，快速）和不基于比较的排序算法（计数，基数）
我们知道，堆分为"最大堆"和"最小堆"。最大堆通常被用来进行"升序"排序，而最小堆通常被用来进行"降序"排序。 鉴于最大堆和最小堆是对称关系，理解其中一种即可。本文将对最大堆实现的升序排序进行详细说明。
在前面的文章中，其实已经把效率比较高的排序算法给分析过了，比如比较通用的快排，归并排序和堆排，还有用于特定场景的计数排序等。本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下，分别是插入排序，希尔排序和选择排序。
给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。（注意这里提到了排序数组，也就是说数组是有序的。如果无序，我们又该如何解决这个问题呢，我下面给出了无序数组的解决方案，当然也适用于有序数组）
导语： 本文提出一种利用无序数组、双向链表、位标记进行视野管理的算法，可以将每次增、删、查视野列表的复杂度降为O(1)。 1. 视野管理的必要性 在大型多人在线游戏MMO（Massively Mul
如果想要时最后得到的k个元素有序，还可以像下面这样，每次将堆顶元素与最后一个元素进行交换，再把堆看作删除了最后一个元素（实际上并没有），然后再对堆进行向下调整：
在很多应用中，我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理，比如首先处理优先级最高的对象，然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是，在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话。
顺序查找（Sequential Search）是一种简单直观的搜索算法，用于在无序数组中查找特定元素。它的基本思想是逐个遍历数组中的元素，直到找到目标元素或遍历完整个数组。本文将介绍顺序查找的基本原理，并通过Python代码进行详细讲解。
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总的来说，堆是一种高效的数据结构，它在实现优先队列、堆排序等场景中发挥着重要作用。
本文实例总结了JS数组排序技巧。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、冒泡排序 var temp = 0; for (var i = 0; i < array.length; i++) { for (var j = 0; j < array.length - i; j++) { if (array[j] > array[j + 1]) { temp = array[j + 1]; array[j + 1] = array[j]; array[j] = temp; } } } console.log(arra
在这里，快速排序，顾名思义，排序速度较快，但是较为复杂，但是递归这个思想，说简单但是也有些绕，说难也就几行代码的问题。
1 文档说明 该文档为学习基本排序算法过程中的学习笔记，大部分内容从网络上其他渠道也能得到，仅用于记录备忘之用。 冒泡、选择、插入三种作为基本的排序算法是必须要掌握的，而在MapReduce的实际应用中。在Map阶段，k-v溢写时，采用的正是快排;而溢出文件的合并使用的则是归并;在Reduce阶段，通过shuffle从Map获取的文件进行合并的时候采用的也是归并;最后阶段则使用了堆排作最后的合并过程。 所以快排、归并以及堆排是必须要掌握的排序算法，这都在MapReduce内部使用的排序算法，
2021-08-26：长度为N的数组arr，一定可以组成N^2个数字对。例如arr = 3,1,2，数字对有(3,3) (3,1) (3,2) (1,3) (1,1) (1,2) (2,3) (2,1) (2,2)，也就是任意两个数都可以，而且自己和自己也算数字对，数字对怎么排序？第一维数据从小到大；第一维数据一样的，第二维数组也从小到大，所以上面的数值对排序的结果为：(1,1)(1,2)(1,3)(2,1)(2,2)(2,3)(3,1)(3,2)(3,3)。给定一个数组arr，和整数k，返回第k小的数值对。
srcarrlen=asort[srcarr,dscarr] 默认返回值是：原数组长度，传入参数dscarr则将排序后数组赋值给dscarr. [chengmo@localhost ~]$ awk ‘BEGIN{ a[100]=100; a[2]=224; a[3]=34; slen=asort(a,tA); for(i=1;i<=slen;i++) {print i,tA[i];} }’ 1 34 2 100 3 224 asort只对值进行了排序，因此丢掉原先键值。 2、asorti 使用说明 [chengmo@localhost ~]$ awk ‘BEGIN{ a[“d”]=100; a[“a”]=224; a[“c”]=34; slen=asorti(a,tA); for(i=1;i<=slen;i++) {print i,tA[i],a[tA[i]];} }’ 1 a 224 2 c 34 3 d 100 asorti对键值 进行排序（字符串类型），将生成新的数组放入：tA中。
思路：设数组的长度为len，创建三个长度为len+1的（桶）数组。将数组的元素根据大小放在不同的桶中，其中，必定有差值大于一个桶的差存在，故同一个桶中不可能出现差值最大的。三个数组，一个为maxs,一个为mins，一个为hasNum.
2021-08-26：长度为N的数组arr，一定可以组成N^2个数字对。例如arr = [3,1,2]，数字对有(3,3) (3,1) (3,2) (1,3) (1,1) (1,2) (2,3) (2,1) (2,2)，也就是任意两个数都可以，而且自己和自己也算数字对，数字对怎么排序？第一维数据从小到大；第一维数据一样的，第二维数组也从小到大，所以上面的数值对排序的结果为：(1,1)(1,2)(1,3)(2,1)(2,2)(2,3)(3,1)(3,2)(3,3)。给定一个数组arr，和整数k，返回第k小的数值对。
基数排序号称线性时间排序算法中性能最好，速度最快的排序算法。本文将简要概括其算法思想，串行代码及其并行化。
数据结构和算法的概述 数据结构 对计算机内存中的数据的一种安排。 常见数据结构 数据结构 优点 缺点 数组 插入快(根据下标) 查找慢，删除慢，大小固定 有序数组 比无序数组查找快 删除和插入慢，大小固定 栈 提供后进先出的存取方式 存取其他项很慢 队列 提供先进先出的存取方式 存取其他项很慢 链表 插入快 删除快 查找慢 二叉树 插入 查找删除都快(树平衡的情况下) 删除算法比较复杂 红黑树(平衡树) 插入 查找删除都快 算法复杂 2-3-4树(
8大经典排序排序算法中，时间复杂度最低的为桶排序，其时间复杂度为O(n)，但是由于数组是long类型的，其中的数可能很大，例如假设数组中只有3个数，100128124、12912312和8231，假如使用桶排序的话需要准备一个长度为100128124的额外数组用于排序（参考桶排序），这样显然太坑了吧。
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的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
2022-07-17：1、2、3...n-1、n、n、n+1、n+2...在这个序列中，只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的，找到重复数字n。这个序列是有序的，找到重复数字n。答案2022-07-17：不能用哈希表。第一问，两种方法，快慢指针找环问题和异或法。第二问，二分法。代码用rust编写。代码如下：use rand::Rng;use std::collections::HashSet;fn main() { let nn: i32 = 10; let test_time: i32 =
第十二天、选择排序： 1、程序分析选择排序的基本算法是从待排序的区间中经过选择和交换后选出最小的数组存放到a[0]中，再从剩余的排序区间中经过选择和交换后选出最小的数值存放到a[1]中，a[1]中的数字仅大于a[0]，以此类推，即实现选择排序。 2、程序实现：选择排序函数声明，输入参数为无序数组和数组长度，返回值为排好序的数组。 3、结果显示：选择排序后的结果，以数组形式给出。
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