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4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
68310发布于 2020-09-16 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
92040发布于 2018-09-13 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
22310编辑于 2025-01-21 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
96230编辑于 2021-12-06 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.2K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
30630编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
60020编辑于 2021-12-09 - 来自专栏CSDN文章
常见排序算法-冒泡排序、选择排序 、插入排序 、快速排序、 归并排序 、堆排序
个人主页： 才疏学浅的木子 ♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ♂️ 本文来自专栏： 算法 算法类型：排序算法 排序算法 冒泡排序 冒泡排序的优化 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 堆排序 冒泡排序 平均时间复杂度： o(n^2) 最好时间： o(n) 最坏时间： o(n^2) 空间复杂度： o(1) 是否稳定： 稳定 简单的冒泡排序 [3,2,1,4,5,6] 如果按照普通冒泡排序下次需要遍历的下标范围为[0,4] 但是[3,4]是已经有序的，所以可以减少比较，保存上次交换的结束位置 public int[] bubbleSort 平均时间复杂度： o(n^2) 最好时间： o(n) 最坏时间： o(n^2) 空间复杂度： o(1) 是否稳定： 稳定 插入排序 public int[] insertSort 平均时间复杂度： o(nlogn) 最好时间： o(nlogn) 最坏时间： o(n^2) 空间复杂度： o(logn) 是否稳定： 不稳定 快速排序 public void
1.4K50编辑于 2022-11-20 - 来自专栏学习笔记
————排序总结——插入排序（直接排序和希尔排序）—选择排序（选择排序和堆排序）-交换排序（冒泡排序和快速排序）—归并排序（归并排序）
文章涉及具体代码gitee： 登录 - Gitee.com 1.插入排序 具体分析过程见我的博客插入排序： [数据结构]——排序——插入排序-CSDN博客 1.直接插入排序 void InsertSort 5.总的分析总结 插入排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是将待排序的元素逐个插入到已排序序列中的适当位置，直到全部元都插入完毕。插入排序包直接插入排序和希尔排序。 直接插入排序： 算法思想：将待排序序列分为已排序和未排序两部分，初始时已排序部分只有一个元素。然后从未排序部分依次取出元素，与已排序部分的元素进行比较并插入到合适的位置。 选择排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是每次从待排序序列中选择最小（或最大）的元素放到已排序序列的末尾。选择排序包括选择排序和堆排序。 选择排序： 算法思想：将待排序序列分为已排序和未排序两部分，初始时已排序部分为空。每次从未排序部分选择最小（或最大）的元素，放到已排序部分的末尾。
75510编辑于 2024-06-15 - 来自专栏全栈程序员必看
排序之选择排序、堆排序、归并排序、高速排序
至此选择排序完毕。 举例：选择排序：56 12 80 91 20 第一次：遍历这5个数。找到最小值12。 位置在5，交换2和5位置的数字，12 20 80 91 56 依次类推 2、堆排序 是对选择排序的改进 基本思想： 1、将初始待排序keyword序列(R1,R2 则整个排序过程完毕。 这样的排序方法成为二路归并排序。 递归高速排序。将其它n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每一个元素都是在排序后的正 确位置。排序完毕。 怎样选基准？？
1.3K20编辑于 2022-01-25 - 来自专栏后端码事
基本排序算法（冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 基数排序 希尔排序）
项目地址：https://github.com/windwant/windwant-service/tree/master/algorithm 冒泡排序：两两比较，大数冒泡 升序： public static 选择排序：选择剩余元素中最小（最大）的元素放置到初始选择集合中（空） public static void SelectionSortAsc(int[] arr){ int min = 0; ：设定一个初始已排序的集合（一般选择一个元素），从剩余的集合中将各个元素以此插入到初始集合中的正确位置 public static void insertionSort(int [] array){ 左边的元素值都小于anchor值，右边的值都大于anchor值，递归排序左右两侧排序 //左边元素。 值索引+1---high if (end < high) { quikeSort(arr, end + 1, high); } } 归并排序
1.1K20发布于 2020-09-11 - 来自专栏个人技术博客
①归并排序、快速排序 、堆排序、计数排序
] ①归并排序、快速排序 、堆排序、计数排序 归并排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 快速排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 堆排序 ⚪步骤 ⚪实现 ⚪复杂度 912. 排序数组 315. 计算右侧小于当前元素的个数 561. 数组拆分 1122. 数组的相对排序（计数排序） 268. 丢失的数字（计数排序） 215. 数组中的第K个最大元素 347. 交易逆序对的总数 ①归并排序、快速排序 、堆排序、计数排序 归并排序 ⚪步骤 归并排序： 归并排序是一种分治法（Divide and Conquer）的经典排序算法，它的基本思想是将原始数组划分成较小的数组 快速排序 ⚪步骤 快速排序： 快速排序（Quick Sort）是一种常用的基于分治思想的排序算法。 堆排序 ⚪步骤 堆排序： 堆排序（Heap Sort）是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它利用堆的性质进行排序。堆是一个完全二叉树，可以分为最大堆和最小堆两种类型。
87610编辑于 2023-12-06 - 来自专栏desperate633
详解排序算法--堆排序选择排序堆排序
选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。 首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 选择排序每次交换一对元素，它们当中至少有一个将被移到其最终位置上，因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中，选择排序属于非常好的一种。 ? ! 这就是堆排序的由来 堆排序 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。 原地堆排序 基于以上堆相关的操作，我们可以很容易的定义堆排序。
1.4K30发布于 2018-08-27 - 来自专栏学习
十大经典排序算法：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序
内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不断地在内外存之间移动数据的排序。 2.常见的排序算法 3.插入排序 3.1直接插入排序 基本思想： 直接插入排序是一种简单的插入排序法，其基本思想是：把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止 什么是希尔排序呢，希尔排序就是进多组预排序，当gap==1就是插入排序，我们先进行预排序，预排序排好后就已经快接近有序了，最后进行插入排序就可以了。 那么我们的gap应该给多少合适呢？ 稳定性：稳定 8.基数排序和桶排序 这两个排序在面试中几乎不会考我们只需要了解即可。 8.1基数排序 基数排序的思想： 基数排序是一种非比较型整数排序算法，其排序过程不需要进行元素间的比较。 8.2桶排序 桶排序的思想： 桶排序是一种将元素分到有限数量的桶中的排序算法。每个桶再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序），最后将各个桶中的数据有序地合并起来。
15.2K13编辑于 2024-11-22 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
42010编辑于 2023-03-09 - 来自专栏物联网知识
排序算法之交换排序（冒泡排序、快速排序）
交换排序 所谓交换，是指根据序列中两个关键字的比较结果来对换这两个记录在排序中的位置。 冒泡排序 概念 冒泡排序的基本思想是：从前往后（或从后往前）两两比较相邻元素的值，若为逆序（即A[I-1]>A[I]）,则交换它们，直到序列比较完。 我们称它为第一趟冒泡，结果是将最小的元素交换到待排序列的第一个位置（或将最大的元素交换到待排序列的最后一个位置），关键字最小的元素如气泡一样逐渐向上“漂浮”。最终一个一个排好了位置。 概念 快速排序的基本思想是基于分治法的：在待排序表L【1.。。 n】中任取一个元素pivot作为枢轴（通常取首元素），通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分，使其中一个表L【1.。。k-1】中的元素都大于枢轴pivot，另一个表L【k+1.。。。
99930发布于 2021-09-03 - 来自专栏全栈程序员必看
C语言排序（冒泡排序、选择排序、插入排序和快速排序）
C语言排序（冒泡排序、选择排序、插入排序和快速排序） C语言排序 什么是排序？ 1.冒泡排序 基本思想 主要思路： demo 2.选择排序 基本思想 主要思路 demo 3.插入排序 基本思想 主要思路 demo 4.快速排序 基本思想 主要思路 demo C语言排序 什么是排序？ 它的工作原理：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。 主要思路 插入排序是最简单常用的方法，将数组分为两部分，排好序的数列，以及未排序的数列，将未排序的数列中的元素 与排好序的数列进行比较，然后将该元素插入到已排序列的合适位置中。 递归快速排序，将其他n – 1 个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正确位置，排序完成。
2.1K30编辑于 2022-09-12 - 来自专栏若尘的技术专栏
排序——冒泡排序
冒泡排序 基本思想 依次比较相临两个数据元素的大小，若逆序则交换两个数据元素，否则不交换。 当完成一趟交换以后，最大的元素将会出现在数据序列的最后一个位置。 重复以上过程，直到待排序序列中没有逆序为止。 每趟结束时，不仅能挤出一个最大值到最后面位置，还能同时部分理顺其他元素； **一旦下趟没有交换，还可提前结束排序** 算法实现 c++代码实现 // 原始冒泡排序 void bubblf_sort L.r[j]; L.r[j] = L.r[j + 1]; L.r[j + 1] = temp; change = true; } } } python代码实现 '''冒泡排序 ，比较次数为 n-1，不移动 - 最坏情况下：需 n-1趟排序，第i趟比较n-i次，移动3(n-i)次 空间复杂度为 O(1) 是一种稳定的排序方法
1.5K85发布于 2021-06-30
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