时间复杂度为O(nlogn)的排序算法(归并排序、快速排序),比时间复杂度O(n²)的排序算法更适合大规模数据排序。 归并排序 归并排序的核心思想 采用“分治思想”,将要排序的数组从中间分成前后两个部分,然后对前后两个部分分别进行排序,再将排序好的两部分合并在一起,这样数组就有序了。 分治 ...
本文包括 .快速排序 .归并排序 .堆排序 .快速排序 快速排序的基本思想是:采取分而治之的思想,把大的拆分为小的,每一趟排序,把比选定值小的数字放在它的左边,比它大的值放在右边 重复以上步骤,直到每个区间只有一个数。此时数组已经排序完成。 快速排序最重要的是partition函数功能的实现,也就是将比选定基数小的值放在他的左边,比选定基数大的值放在它的右边的功能函数。 熟悉快速排序的人也许都会有 ...
2015-08-12 16:06 0 14253 推荐指数:
时间复杂度为O(nlogn)的排序算法(归并排序、快速排序),比时间复杂度O(n²)的排序算法更适合大规模数据排序。 归并排序 归并排序的核心思想 采用“分治思想”,将要排序的数组从中间分成前后两个部分,然后对前后两个部分分别进行排序,再将排序好的两部分合并在一起,这样数组就有序了。 分治 ...
O(n^2)的算法 都是做的升序。 简单选择排序 思路:每次选择还未排序的区间的最小值和未排序区间的第一个值交换。 插入排序(insertion sort) 思路:当前位置的值与前面排好序的区间从后往前对比,找到适合的插入位置并插入。 适用于:近乎有序的排序,在几乎有序 ...
上一个排序随笔中分析了三种时间复杂度为O(n2)的排序算法,它们适合小规模数据的排序;这次我们试着分析时间复杂为O(nlogn)的排序算法,它们比较适合大规模的数据排序。 1 归并排序 1.1 原理 将待排序列划分为前后两部分,直到子序列的区间长度为1;对前后两部分分别进行排序,再将排好序 ...
在描述算法复杂度时,经常用到 o(1), o(n), o(logn), o(nlogn) 来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量 ...
算法实现:自底向上的归并排序 ...
本文转载自:https://blog.csdn.net/u011947630/article/details/104691611 选择排序、冒泡排序等算法的时间复杂度都比较好理解,但不是很清楚快速排序的时间复杂度为什么是O(nlogn)。从《算法图解》中看到的思路,很赞,解决了一直以来的疑惑 ...
(1)+kn=nT(1)+kn=n(logn+T(1))=o(nlogn) 注:T(1)=0 快速排序的最 ...
Java中 Set 和 List 集合 的contains()方法,检查数组链表中是否包含某元素检查数组链表中是否包含某元素,使用 Set 而不使用 List 的原因是效率问题, 前者的 set.contains()方法 实现的复杂度是O(1)、 而后者 list.contains()方法 ...