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例11 整数排序
#给出一组整数，将其按照升序排序 #例如给出[3,2,1,4,5],排序后的结果为[1,2,3,4,5] #参数A是一个整数数组 #返回一个整数数组 class Solution: def sortIntegers2 3,2,1,4,5] print('初始数组：',A) solution = Solution() solution.sortIntegers2(A) print('快速排序
41920发布于 2020-09-17 - 来自专栏米扑专栏
Python 学习入门（11）—— 排序
可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出，可能根据key，也可能根据value来排。 ，即把dictionary中的元素分离出来放到一个list中，对list排序，从而间接实现对dictionary的排序。 List 字段排序 python的排序函数sort,sorted在列表排序和字典排序中的应用详解和举例 python 列表list中内置了一个十分有用的排序函数sort,sorted，它可以用于列表的排序 (a,reverse = True) #将a从大到小排序,不影响a本身结构 [9, 6, 5, 2, 1] >>> a.sort() #将a从小到大排序, 参考推荐： python dict sorted 排序 Python中dict详解
59160发布于 2019-02-19 - 来自专栏c/c++
数据结构——lesson11排序之快速排序
前面我们学习过五种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序和冒泡排序，今天我们就来学习交换排序的第二种——快速排序。 1.快速排序（递归版） 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值key，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值 （非递归版） 快速排序的递归调用虽然能够解决问题，但是递归调用的是栈帧，是在栈上实现的，但是栈的空间一般只有8MB，如果递归很深的话有可能造成栈溢出的风险，所以我们也需要学习和掌握快速排序非递归版本； ，等到下一次排序时调用； ⑤直到keyi无法分割时就不再继续入栈； ⑥直到栈空，排序也就完成 #include"stack.h" void QuickSortNR(int* a,int left ，每层都是N次，所以是O(NlogN)； 5.结语 以上就是快速排序的所有内容啦~我们共使用了递归版的三种方法以及非递归版来实现快速排序，并改良了快速排序，分析了它的时间和空间复杂度，完结撒花 ~
22710编辑于 2024-04-04 - 来自专栏木又AI帮
T11-搜索旋转排序数组
这是木又陪伴你的第18天 今天分享leetcode第11篇文章，也是leetcode第33题—Search in Rotated Sorted Array（搜索旋转排序数组），地址是：https://leetcode.com target = 0 Output: 4 Example 2: Input: nums = [4,5,6,7,0,1,2], target = 3 Output: -1 【中文题目】 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转 如果你看过上一篇文章（寻找旋转排序数组中的最小值），自然可以想到一种方法：首先寻找最小值，然后由于最小值左右两个区间都是排序数组，因此使用二分查找即可。 有没有更加简单的方法？ 相关文章： T9-寻找旋转排序数组中的最小值 T10-寻找旋转排序数组中的最小值II 给我好看
54620发布于 2019-07-18 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2020-11-29：手写代码：堆排序。
福哥答案2020-11-29： 1，先让整个数组都变成大根堆结构，建立堆的过程: ①从上到下的方法，时间复杂度为O(N*logN)。 ②从下到上的方法，时间复杂度为O(N)。 3，堆的大小减小成0之后，排序完成。 golang代码如下： package class04 import ( "fmt" "testing" ) /* 堆排序 1，先让整个数组都变成大根堆结构，建立堆的过程: logN) 2)从下到上的方法，时间复杂度为O(N) 2，把堆的最大值和堆末尾的值交换，然后减少堆的大小之后，再去调整堆，一直周而复始，时间复杂度为O(N*logN) 3，堆的大小减小成0之后，排序完成 请选择一个合适的排序策略，对这个数组进行排序。
50010发布于 2020-11-29 - 来自专栏花狗在Qt
java学习之路：11.数组排序算法
1.冒泡排序 package number; public class Xuexi { public static void main(String[] args) { int arr[]=new int[]{54,67,11,27,13,48,45}; Xuexi sorter =new Xuexi(); sorter.sort(arr); } public void sort(int[] array)//进行排序 { for(int i=1;i<array.length;i++) { //比较相邻两个元素，较大的数往后冒泡 for(int j=0;j<array.length-i 2.直接排序法 直线选择排序是将指定的排序位置与其他数组元素分别对比，如果瞒住条件就交换元素值，注意这里区别冒泡排序，不是交换相邻元素，而是把满足条件的元素与指定的排序位置交换。 3.反转排序 反转排序就是把数组的最后一个元素与第一个元素替换，倒数第二个元素与第二个元素替换，依次类推，直到把所有数组元素反转替换。
55131发布于 2020-10-28 - 来自专栏C++小白
2020-11-28-归并排序和原地归并
归并排序和原地归并 前言 一、什么是归并排序？ 二、原地归并 总结 前言 9月份面试找工作的时候，被中国“排名第三”的互联网公司问到常见排序算法的时间和空间复杂度。 一、什么是归并排序？ 在说原地归并之前，先简要介绍一下归并排序。归并排序是冯诺依曼首次提出的一个排序算法，这也是第一个在 最坏情况下时间复杂度可以达到O(nlogn) 的排序算法。 算法的主要思想为 分而治之：先将待排序数组从中间一分为二，再对两个子数组分别进行排序，排序以后对两个子数组进行归并从而达到整体有序。 即排序n个数时所用时间为排序n/2个数所用时间的两倍并且加上归并的时间，归并的时间从merge函数可以看出是O(n)。 根据通项公式推导出归并排序的时间复杂度如下： 所以归并排序在 最好、最坏和平均情况下的时间复杂度均为O(nlogn)。
1.7K10编辑于 2022-02-22 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(六)-堆排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 堆排序适用于数据量较大的排序，但不适用于数据量较小的排序，因为堆排序的常数因子较大，且在数据量较小的情况下，其他排序算法的优势更加明显。 为了选择下一个要执行的进程，需要根据优先级对它们进行排序。堆排序可以帮助操作系统进行进程调度。网络搜索引擎中的排序：对于搜索引擎而言，需要对大量网页进行排序。堆排序可以有效地进行这样的排序。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; HeapSort(array);
44111编辑于 2023-11-25 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(五)-选择排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素插入到已排序的序列中，时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 二路归并排序（Merge Sort）：二路归并排序是指将一个序列分成两个子序列，分别对两个子序列进行归并排序，然后将排序好的两个子序列合并成一个有序序列的过程。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; SelectionSort(array
43311编辑于 2023-11-24 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(一)-冒泡排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 它可以应用在以下场景中：对于一些小规模的数据排序：冒泡排序是最简单的排序算法之一，它适用于少量数据的排序，对于数据量小的情况下，可以使用冒泡排序实现。 对于数据的初步排序：冒泡排序可以作为较复杂的排序算法的初步排序，其效率虽然较低，但是对于一些大规模数据的冒泡排序可以先进行初步排序，再采用其他高效的排序算法进行优化。 public static void Main(string[] args) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94
43811编辑于 2023-11-21 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(二)-快速排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素插入到已排序的序列中，时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 3.应用场景快速排序是一种高效的排序算法，其应用场景如下：数据库排序：在数据库中，当需要对大量数据进行排序时，快速排序是一种常用的排序算法。搜索引擎：在搜索引擎中，需要对大量的数据进行排序和筛选。 Program { public static void Main(string[] args) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21,
39911编辑于 2023-11-21 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(四)-希尔排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 增量序列的选取会影响排序效率。2.复杂度分析希尔排序是一种基于插入排序的排序算法，它通过将数据序列分成若干个子序列来加快排序速度。 由于希尔排序可以高效地对数据进行排序，因此在大规模数据排序的领域广泛应用，例如，在计算机领域，希尔排序被广泛应用于数据库索引、文件排序等方面。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; int[] gaps = { 5,
41331编辑于 2023-11-23 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(八)-计数排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 一、计数排序1.基本思想计数排序是一种非比较排序算法，它的基本思想是：对于一组待排序的元素，如果知道了每个元素的大小关系，那么就可以利用这个信息对它们进行排序。 计数排序主要是用于整数排序，通常能够在O(n)的时间复杂度下实现排序。因此，如果你需要对一组整数进行非常快速地排序，计数排序是一个不错的选择。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; CountingSort(array
40711编辑于 2023-11-27 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(九)-桶排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素插入到已排序的序列中，时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 通常情况下，桶内的数据可以通过其他排序算法（如插入排序、快速排序）进行排序。具体步骤如下：按照一定的规则将待排序数据分配到不同的桶中。 3.应用场景桶排序适用于以下场景：数据分布均匀，且取值范围已知的情况下，桶排序的效率最高；数据的取值范围比较小，可以使用桶排序来对数据进行排序；数据的取值范围较大，但数据分布比较集中，可以使用桶排序进行排序
48011编辑于 2023-11-28 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(零)-排序算法简介
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 排序算法分为内部排序和外部排序两种，内部排序是指数据元素全部存储在内存中进行排序，外部排序是指数据元素太多无法全部存储在内存中，需要通过外部存储设备进行排序。 常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序等。这些算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度，每种算法都有其适用场景和优缺点，需要根据具体问题选择合适的排序算法。 常见的比较类排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序等。非比较类排序：不通过比较来确定元素之间的相对顺序，而是利用元素本身的特性进行排序。 常见的非比较类排序算法有计数排序、基数排序、桶排序等。其中，比较类排序算法的时间复杂度一般都是O(nlogn)，而非比较类排序算法的时间复杂度可以达到O(n)，但需要满足一定的条件才能使用。
41121编辑于 2023-11-21 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(七)-归并排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素插入到已排序的序列中，时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 3.应用场景归并排序的应用场景包括但不限于以下几种:数组排序：归并排序是一种高效且稳定的排序算法，常用于对数组进行排序。大数据排序：归并排序对于大数据的排序能力优秀，可以高效地对大量数据进行排序。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; MergeSort(array, 0
49221编辑于 2023-11-26 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(十)-基数排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 具体来说，在所有待排序数中，先按照个位数进行排序，然后按照十位数进行排序，再按照百位数进行排序，直到按照最高位排序完成为止。 在基数排序中，需要进行d次排序，每次排序都要使用计数排序等线性时间复杂度的排序算法。 数字排序：基数排序对于数字排序特别有效，可以在线性时间内完成排序，而非像快速排序和归并排序那样在最坏情况下需要 O(nlogn) 的时间复杂度。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; RadixSort(array, 10
47911编辑于 2023-11-29 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年11月 十一大排序算法(三)-插入排序
下面是常见的11种排序算法：冒泡排序（Bubble Sort）：比较相邻的元素，如果前面的元素大于后面的元素，就交换这两个元素的位置。时间复杂度为O(n^2)。 插入排序（Insertion Sort）：将未排序的元素插入到已排序的序列中，时间复杂度为O(n^2)。 希尔排序（Shell Sort）：希尔排序是插入排序的一种改进，它将原序列分割成若干个子序列，对每个子序列进行插入排序，最后对整个序列进行插入排序。时间复杂度为O(nlogn)。 一、简单插入排序1.基本思想简单插入排序基本思想是将待排序的元素插入到已排序的序列中，保持已排序序列的有序性。 ) { int[] array = { 43, 69, 11, 72, 28, 21, 56, 80, 48, 94, 32, 8 }; StraightInsertionSort
37321编辑于 2023-11-22 - 来自专栏小小挖掘机
数据分析EPHS(11)-详解Hive中的排序函数
2、row_number() 使用row_number()进行排序，即使排序列取值相同，仍然会赋予不同的排名，比如我们按照全局进行降序排序： select *, row_number() over( 3、rank() 再来看下rank，使用rank进行排序，如果排序列取值相同，那么其排名相同，假设有3名同学排名第1，那么下一名同学的排名直接变为第4。 同时对于null值的排序跟row_number()相同。 4、dense_rank() 最后来看下dense_rank，使用dense_rank进行排序，如果排序列取值相同，那么其排名相同，假设有3名同学排名第1，那么下一名同学的排名是2，而非4。 同时对于null值的排序跟row_number()相同。
2.5K20发布于 2020-03-25 - 来自专栏EdisonTalk
Hadoop学习笔记—11.MapReduce中的排序和分组
一、写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先，我们回顾一下在MapReduce中，排序和分组在哪里被执行： ? 从上图中可以清楚地看出，在Step1.4也就是第四步中，需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况下，是按照key进行排序和分组。 二、初步探索排序 2.1 默认的排序 在Hadoop默认的排序算法中，只会针对key值进行排序，我们最初的代码如下（这里只展示了map和reduce函数）： public class MySortJob 因此我们要自定义排序。 因为原来只有key参与排序，现在将第一个数和第二个数都参与排序，作为一个新的key。
1.2K20发布于 2018-08-20
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