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    排序算法】经典空间换时间基数排序

    基数排序的说明: 基数排序 经典空间换时间的思想流排序算法 基数排序(桶排序)介绍 基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket...,分桶,一般来说排序的次数和最大数的位数一致,但是空间占用会越来越大,金典的空间换时间的算法 第二轮 最后 动图演示 代码思路实验 要求:将数组 {53, 3, 542, 748, 14, 214...名明确,基数排序是使用空间换时间的经典算法 int[][] bucket = new int[10][arr.length]; //为了记录每个桶中,实际存放了多少个数据...使用到了1g的内存,从各方面都可以看出,基数排序是经典的空间换时间的算法 基数排序的说明: 基数排序是对传统桶排序的扩展,速度很快....基数排序是经典的空间换时间的方式,占用内存很大, 当对海量数据排序时,容易造成 OutOfMemoryError 。 基数排序时稳定的。

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    线性时间非比较类排序

    原理:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序。...*      * 缺点:桶排序需要尽量保证元素分散均匀,否则当所有数据集中在同一个桶中时,桶排序失效      *      * 分析:      * 时间复杂度:      * 最好:...O(n+k)      * 最坏:O(n^2)      * 平均时间复杂度: O(n+k)      * 空间复杂度: O(n+k)      * 稳定性:稳定(其稳定性是根据桶内排序使用的算法)      ...     *      * 原理:      *      * 分析:      * 时间复杂度:      * 最好:O(d*(n+r))      * 最坏:O(d*(n+r))...* 基数排序基于分别排序,分别收集,所以其是稳定的排序算法      *      * 分析:      * 时间复杂度:      * 最好:O(d*(n+r))      * 最坏:O(d*

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    Wordpress按评论时间给文章排序

    我们都知道wordpress文章发布后都是按照发布时间进行排位,最新发布的在最前面。但是有的网友使用wp作为论坛,就需要新的排序方式。比如按最新评论排序。...原理:给每篇文章添加一个自定义字段_commentTime(这个字段的值为最新一条评论的时间)然后使用query_posts函数实现所有文章按照自定义字段_commentTime的值进行排序 具体操作:...'true' from wp_posts where post_type = 'post'; 二.在主题functions.php文件中添加相应action代码这一步添加的代码可以实现发布新文章(或新更改...)、有新评论的时候,自动添加/更新自定义字段_commentTime的值,不需要你手动添加更改。...ludou_comment_meta_delete');add_action('comment_post', 'ludou_comment_meta_update'); 3.使用函数query_posts更改文章排序

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    【算法复习3】时间复杂度 O(n) 的排序排序 计数排序基数排序

    对要排序的数据要求很苛刻 重点的是掌握这些排序算法的适用场景 【算法复习3】时间复杂度 O[n] 的排序排序 计数排序基数排序排序(Bucket sort) 时间复杂度O(n) 苛刻的数据...每个桶内部使用快速排序时间复杂度为 O(k * logk) m 个桶排序时间复杂度就是 O(m * k * logk) 当桶的个数 m 接近数据个数 n 时,log(n/m) 就是一个非常小的常量,...这个时候桶排序时间复杂度接近 O(n) 苛刻的数据 排序的数据需要很容易就能划分成 m 个桶 每个桶内的数据都排序完之后,桶与桶之间的数据不需要再进行排序。...除此之外,每一位的数据范围不能太大,要可以用线性排序算法来排序,否则,基数排序时间复杂度就无法做到 O(n) 了。...评论区大佬的总结 总结:桶排序、计数排序、基数排序 一、线性排序算法介绍 1.线性排序算法包括桶排序、计数排序、基数排序。 2.线性排序算法的时间复杂度为O(n)。

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    iOS开发按时间排序文件

    默认的,我们在开发中,写入沙盒里的文件按文件名排序,如0,1,2,3,4,5,a,b,c,.....z等,但有时候咱们需要将里面的文件按创建时间排序。这时候,怎么做呢?...NSFileManager中的attributesOfItemAtPath:方法可以获取沙盒内的文件信息,其中就有NSFileCreationDate和NSFileModificationDate两个属性分别代表文件创建时间和修改时间...,我们可以比较两个文件的这两个属性,实现按创建时间排序或者按修改时间排序。...secondData];//升序 // return [secondData compare:firstData];//降序 }]; //    这样最后得到的sortedPaths就是我们按创建时间排序后的文件...,然后我们就可以根据自己的需求来操作已经排序过的文件了,如删除最先创建的文件等: NSEnumerator *e = [sortedPaths objectEnumerator]; NSString

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    Windows下更改并使用NTP(时间同步服务器)服务器同步电脑时间

    Windows自带的time.windows.com没法同步,只能自己更改NTP服务器。...更改NTP/时间同步服务器 选择NTP服务器 到全球可用的NTP服务器列表选择一个自己喜欢的NTP服务器。 例如我选择的是cn.ntp.org.cn。 更改NTP服务器 更改选项藏在控制面板中。...进入控制面板后,点击时钟和区域 > 日期和时间。 在弹出的日期和时间窗口的上栏中选择Internet时间,点击更改设置。...再在弹出的Internet时间设置窗口中,将上面选择的NTP服务器填入服务器(E)输入框中,点击立即更新 > 确认。 同步时间 在控制面板中、设置中都可以找到同步/更新按钮。...直接对准任务栏中的时间项右键,选择调整日期/时间(A)可以直接转跳到设置中,点击立即同步进行同步。

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    排序算法时间复杂度的下界

    《算法导论》中有一节讲的是“(比较)排序算法时间的下界”,本文将论述同一个问题,思路略有差异。本文将从信息熵的角度论述排序算法时间复杂度的下界。若本文论述过程中有错误或是不足,还请各位指正。...问题归约 排序,涉及到被排序的序列和排序的方法。...(比较)排序算法时间的下界对被排序的序列和排序方法做了以下限制 没有关于被排序序列的先验信息,譬如序列内数据的分布、范围等,即认为序列内元素在一个开区间内均匀分布。同时,序列内元素互异。...(比较)排序算法的算法时间复杂度等价为确定输入序列的排列方式需要多少次比较操作。 2 . 信息熵 香农对信息的定义是事物运动状态和存在方式的不确定性描述。事件 ?...对应(比较)排序算法时间的下界为 ? 。由于 ? ,因此 ? 3. 另一个问题 关于信息、自信息、信息量、信息熵的一个经典的问题可以描述如下 设有12枚同值硬币,其中有一枚为假币。

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    几种常见排序算法时间复杂度

    今天说一说几种常见排序算法时间复杂度[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!...1、插入排序 插入排序时间复杂度: 最好: 所有元素已经排好序,只需遍历一遍,无需交换位置; 最坏: 所有元素逆序排列,遍历一次需要比较的元素个数每次+1,所以时间复杂度是O(n^2); 平均时间复杂度就是...2、快速排序 有关快速排序时间复杂度: 最好的时间复杂度和平均时间复杂度就是O(nlogn); 正常情况下是递归log2n次,每次遍历的最坏时间复杂度是n,所以平均时间复杂度是O(nlogn);...3、归并排序 归并排序时间复杂度: 归并排序无论在什么情况下,将数组拆分都需要log(n)次; 在归并时,也需要遍历比较两个数组的大小,平均时间复杂度O(n); 所以归并排序最好最坏时间复杂度都是...nlogn; 空间复杂度是O(n); 4、堆排序排序每次都要将一个元素上升到堆顶,然后放回最后,需要n轮,固定不变 每一轮堆调整的时间复杂度是log(n),n依次递减 所以堆排序时间复杂度是

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    ls按时间排序输出文件列表

    ls按时间排序输出文件列表 首先,ls --help查看ls相关的与时间排序相关的参数: > ls --help|grep -E "time|sort" 如果不指定 -cftuSUX 或 --sort...ctime排序,-t按修改时间mtime排序,默认都是将最近的文件排在前面,-r可以实现逆序排序,即将最近的文件排在后面,--sort=WORD可订制排序键值。...常用组合如下: > ls -alt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -la # 等价于> ls -alt > ls -alc # 按创建时间排序 > ls -alu # 按访问时间排序...# 以上均可使用-r实现逆序排序 > ls -alrt # 按修改时间排序 > ls --sort=time -lra # 等价于> ls -alrt > ls -alrc # 按创建时间排序 > ls...-alru # 按访问时间排序 # 也可以查找指定类型的文件,然后指定按时间排序 > find .

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