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C#排序算法6：快速排序
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。 它的基本思想是：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 原理： 1.从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）; 2.重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边 这个称为分区（partition）操作； 3.递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序； static int[] QuickSort } 排序结果 static void Main(string[] args) { Console.WriteLine($"数据算法");
48520编辑于 2023-10-21 - 来自专栏乐行僧的博客
6-冒泡排序算法
稳定的排序。 优化：如果已经有序，及时退出，减少不必要的循环。 true) { break; } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6,
20420编辑于 2022-02-25 - 来自专栏xiaosen
数据结构算法--6 希尔排序和计数排序
希尔排序 希尔排序与插入排序原理相同，希尔排序是一种分组插入排序算法 > 首先取一个整数d1=n/2，将元素分为d1个组，每组相邻两元素之间距离为d1，在各组内之间插入排序。 > 取第二个整数d2=n/2，重复上述分组排序过程，直到di=1，即所有元素在同一组内直接插入排序 > 希尔排序每趟并不使某些元素有序，而是使整体数据越来越接近有序；最后一趟排序使所有数据有序。 给一个数组：5，7，4，6，3，1，2，9，8 首先d=4: 5和3交换位置；7和1交换位置；4和2交换位置；6和9位置不变； 数组在第一轮变为3，1，2，6，5，7，4，9，8 然后d=2: 两组内部再次插入排序 ，结果变为2，1，3，6，4，7，5，9，8 最后d=1，整体插入排序使数组有序：1，2，3，4，5，6，7，8，9 > 希尔排序代码： def insert_sort_gap(li,gap): 计数排序是对列表进行排序，列表中的数大小在0到100之间，时间复杂度为O(n) 对于一个数组，我们先写出一个从0到5的数，然后在这些数后边写上每个值在列表中出现的次数 我们在整个数组中先写出这些统计的值的数默认为
23810编辑于 2024-03-15 - 来自专栏算法研习社
Python实现6种排序算法，快排只有6行？
通过实现 6 种经典的排序算法，尽展 Python 的简而美~ 快速排序 归并排序 堆排序 插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 def quick_sort(arr): if len(arr quick_sort_recursion(arr, idx + 1, e) quick_sort_recursion(arr, 0, len(arr) - 1) return arr 归并排序 merge_sort_recursion(arr[mid:]) return merge(left, right) return merge_sort_recursion(arr) 堆排序 arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 每次将最大值移到最后 adjust_heap(arr, i, 0) return arr 插入排序 if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j + 1], arr[j] = arr[j], arr[j + 1] return arr 选择排序
74920发布于 2020-07-21 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-选择排序
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。 * 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。 至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。 * * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
2K30发布于 2021-03-11 - 来自专栏ACM算法日常
基础算法|6 折半插入排序 - HDU 1412
我们之前已经了解了5种基础算法，是否自己找了一些题练练手呢~话不多说，让我们进入第6中基础算法的学习吧。 本篇我们将学习又一种排序算法——折半插入排序算法，跟上篇我们所学习的快速排序有点像，都是建立在我们之前学习的算法的基础上改进而来的。 从这个算法的名字中大概就能知道它是建立在哪个算法的基础之上的，没错，就是折半（二分）查找和直接插入排序。 ---- 折半插入排序的算法思想 通过将直接插入排序的顺序查找更换为效率更高的二分查找，以提高排序算法的效率。 假设我们需要对数列[5,3,8,6,4]进行排序,起初elements（有序序列中元素的个数）为1。 tip：有序序列中的元素用红色标明 ? ---- ?
84240发布于 2018-11-07 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-冒泡排序
/** * 排序算法-冒泡排序 * 冒泡排序（Bubble Sort）算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。 * 冒泡排序算法的思路就是交换排序，通过相邻数据的交换来达到排序的目的。 * 冒泡排序的思路： * （1）对数组中的各数据，依次比较相邻的两个元素的大小。 * （2）如果前面的数据大于后面的数据，就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后，便可将最小的数据排好。 * 冒泡排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行（i = n-1）次的外层循环。 * 每次内部的排序随着步骤的递增，需要排序的数据逐步减少，所以需要 （n - i）次的内层循环，注意：i从1开始 */ import java.util.*; public class BubbleSort ：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("最终排序后的数组：" + Arrays.toString(ints)
1.3K20发布于 2021-03-08 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-快速排序
/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序（Quick Sort）算法和冒泡排序算法类似，都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进，从而具有更高的执行效率。 * 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，过程如下： * （1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 * （3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样将左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。 当左、右两部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。 ：" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
1.3K10发布于 2021-03-17 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-希尔排序
/** * 排序算法-希尔排序 * 冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法，虽然思路比较直观，但是排序的效率比较低。 * 对于大量的数据需要排序时，往往需要寻求其他更为高效的排序算法。 Shell排序算法便是其中一种 * Shell排序算法严格来说基于插入排序的思想，其又称为希尔排序或者缩小增量排序，思路如下： * （1）将有n个元素的数组分成n/2个数字序列，第1个数据和第n/2 * （3）然后，再变为n/4个序列，再次排序。 * （4）不断重复上述过程，随着序列减少最后变为一个，也就完成了整个排序。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组 ：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("排序后的数组：" + Arrays.toString(ints))
99920发布于 2021-03-12 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-插入排序
/** * 排序算法-插入排序 * 插入排序（Insertion Sort）算法通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序工作。 * 插入排序算法的思路比较简单，应用比较多。 * 插入排序算法通过比较和插入来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先对数组的前两个数据进行从小到大的排序。 * （2）接着将第3个数据与排好序的两个数据比较，将第3个数据插入合适的位置。 最后，便完成了对原始数组从小到大的排序。 * * 插入排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路简单直观，在数据已有一定顺序的情况下，排序效率较好。但如果数据无规则，则需要移动大量的数据，其排序效率也不高。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
81420发布于 2021-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
Js排序算法_js 排序算法
一、概念 快速排序算法由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。 它的时间复杂度也是 O(nlogn)，但它在时间复杂度为 O(nlogn) 级的几种排序算法中，大多数情况下效率更高，所以快速排序的应用非常广泛。 当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。 接下来通过一个例子理解这些步骤。假设有一个含有未排序元素 [7, -2, 4, 1, 6, 5, 0, -4, 2] 的数组。 快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和high重合，因此其时间 复杂度是O(n) ; 而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。 ) console.log(ourArray) 输出： -4,-2,0,1,2,4,5,6,7 参考文章： 用 JavaScript 实现快速排序 JavaScript实现五种排序算法 关于快速排序的不稳定性说明
28.4K20编辑于 2022-09-28 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
--------- 第二趟排序： 原始数据：8 3 7 5 6(2已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据3，8和3交换 排序结果：2 3 8 7 5 6 ----------------------- -------------------------------- 第三趟排序： 原始数据：8 7 5 6(2、3已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据5，5和8交换 排序结果：2 3 5 7 8 6 ------------------------------------------------------- 第四趟排序： 原始数据：7 8 6(2、3、5已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据6， 6和7交换 排序结果：2 3 5 6 8 7 ------------------------------------------------------- 第五趟排序： 原始数据：8 7(2、3、5、 6已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据7，7和8交换 排序结果：2 3 5 6 7 8 排序完成 代码示例： 1 package com.alibaba; 2 3 import org.junit.jupiter.api.Test
91210编辑于 2022-05-09 - 来自专栏TensorFlow从0到N + Rust
讨厌算法的程序员 6 - 归并排序
分而治之 分而治之 从算法设计的分类上来说，插入排序属于增量方法。在排序好子数组A[1 ‥ j-1]后，再将单个元素A[j]插入子数组的适当位置，产生排序好的子数组A[1 ‥ j]。 整个算法就是不断以此方法增量插入，直到子数组包含了所有数组元素。 本篇将要介绍的归并排序，是用另一种思想来解决排序问题的，在算法设计分类上属于分治法。 这里提到一个词递归，其解释是：为了解决一个给定问题，算法一次或多次的调用其自身以解决紧密相关的子问题。递归是分治思想的一个具体实现。 上一篇合并算法中已经解决了合并算法MERGE，归并排序就剩下如何进行分解，和递归调用了。 一个例子 一个有8个元素的数组A[5, 2, 4, 7, 1, 3, 2, 6]，采用归并排序的图示如下图。图中的下方蓝区部分是上面白区的数组不同时刻的镜像。
82140发布于 2018-04-11 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 希尔排序
---- 案例： 假如有待排序列如下： 8 9 1 7 2 3 5 4 6 0 总共10个数，gap = 10 / 2 = 5，分成5组，并且不是两两相邻的为一组，arr[0]和arr [1]和arr[1 + gap]为一组……第一次分组后的结果如下(数字后面带的符号相同的为同一组)： 8* 9$ 1@ 7^ 2& 3* 5$ 4@ 6^ 0& 对这五组都进行插入排序，结果就是： 3* 5$ 1@ 6^ 0& 8* 9$ 4@ 7^ 2& 对上面的序列再进行分组，gap = gap / 2 = 5 / 2 = 2，再分成两组，arr[0]和arr[0+2]、arr[0+2+2]……为一组，分组结果就是： 3* 5$ 1* 6$ 0* 8$ 9* 4$ 7* 2$ 对这两组分别进行插入排序，结果就是： 0* 2$ 1* 4$ 3* 5$ 7* 6$ 8* 9$ 此时，
75431发布于 2020-10-10 - 来自专栏学习C/++
【排序算法】希尔排序
希尔排序( 缩小增量排序 ) 希尔排序是一种经典的排序算法，它通过多次插入排序的方式，以及逐步缩小增量的策略，实现对数据的高效排序，希尔排序法又称缩小增量法。 分组思想 希尔排序的核心思想在于将待排序的数据分成若干组，对每一组数据进行插入排序。这样做的好处是，一方面可以减少数据的比较次数和移动次数，另一方面可以利用已经部分有序的性质，加速排序的过程。 排序步骤 希尔排序的排序步骤可以分为以下几个阶段： 分组排序：初始时，根据设定的增量将数据分成若干组，对每组数据进行插入排序，使得每组数据都部分有序。 逐步缩小增量：在每一轮排序后，逐步减小增量的值，重新分组并进行插入排序，直到增量为1。 最后一次排序：当增量为1时，整个数组被视为一组，对整个数组进行插入排序，使得整个数组有序。 ： 希尔排序是对直接插入排序的优化。
53710编辑于 2024-03-30 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 计数排序
前面说的那些排序算法，都是要通过比较来实现的。排序还能不通过比较来实现？是的，计数排序就是这么神奇。 一、排序思想 创建一个计数数组，利用数组下标来表示该元素，用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。 也就是说，当值相同的情况下，无法保证排序后相同元素出现的顺序和排序前一致，这也就是我们说的不稳定排序。如何优化呢？ // 元素值 0 1 2 3 4 5 6 7 8 // 下标 然后，创建一个新数组resultArr，长度和原数组arr一样。 此案例中，count的长度就是1000 - 995 + 1 = 6，那么每个元素应该放在哪个下标上呢？每个元素都减去最小元素，得出来的值就对应count的下标。 创建接收结果的数组 int[] result = new int[arr.length]; // 6.
86821发布于 2020-10-10 【排序算法】—— 快速排序
2.小区间优化 小区间优化指的是在快速排序算法中针对较小规模的子数组（或子问题）采用其他排序方法，而不是继续使用快速排序本身。 这种优化技术的目的是避免在小规模问题上快速排序的递归调用带来的额外开销，提高算法的整体效率。 这样可以避免递归深度过深，减少递归调用和分区操作的开销，从而提高整体排序算法的性能。 (2).切换到其他排序算法：在快速排序的递归过程中，当子数组大小小于设定的阈值时，停止快速排序的递归，转而使用其他排序算法完成剩余的排序工作。 小区间优化技术能有效降低快速排序在小规模数据上的不必要开销，提高整体排序算法的效率和性能。
49210编辑于 2025-11-15- 来自专栏琯琯博客
排序算法-选择排序
排序算法-选择排序 <?php /** * 选择排序. * * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function select_sort(&$value = []) { $length
1.8K80发布于 2018-05-09 - 来自专栏知识分享
【排序算法】——选择排序
排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。 简介 所谓排序算法，即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。 本篇文章讲述的是排序算法中的选择排序，其中包含了两种排序算法，分别是直接选择排序和堆排序，下面将会一一为大家详细介绍。 1.直接选择排序 下面我们首先来看一看直接选择排序算法的动图演示： 看了上图我们可以得知，直接选择排序算法是首先从第1个位置开始对全部元素进行选择，选出全部元素中最小的给该位置 2.稳定性 在排序算法中，我们不光要关注算法的时空复杂度，还在看看算法的稳定性，什么是稳定性呢？ 因此，我们说选择排序不是稳定的排序算法，它在计算过程中会破坏稳定性。
33310编辑于 2025-05-31 - 来自专栏笔记分享
【排序算法】堆排序
堆与一维数组 建立堆与一维数组的联系 堆排序并不是直接对堆节点Node类型排序，而是通过建立索引之间的关系，对一维数组排序。 局部最大值 假设有一个待排序的数组：int nums[] = { 2,5,4,1,3,7,6 }; 我们可以拆成如下几个堆： [2,5,4] [5,1,3] [4,7,6] 首先定义堆内的排序方法，这一步会被反复调用 需要注意的是，堆排序仍然是对线性序列的排序，我们称这一算法为堆排序，是因为这一过程中，元素索引值之间的关系与完全二叉树非常类似。 朴实无华的建堆 int main() { int num[] = { 2,4,3,6,7,5,1 }; int length = sizeof(num) / sizeof(num[0]); / stdio.h> //传入数组、根节点索引、无序序列长度 void adjust(int num[], int index, int n); int main() { int num[] = { 2,4,3,6,7,5,1
60820编辑于 2023-07-08
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