算法-文章-Go语言中文社区

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数据结构与算法——排序算法总结（1）

前言：最近找工作，所以复习一下数据结构与算法。写篇博客方便总结和记忆。 —————————————————————————————————————————————— 一、各种排序方法的比较排序方法平均时间空间复杂度稳定性最好时间最坏时间备注插入排序 O(n^2) O(1) 稳定 O(n) O(n^2) 适合数据基本有序，记录数n

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知识点梳理：数据结构与算法——内排序

知识点梳理：数据结构与算法——内排序算法分类：简单排序：O(n2)O(n^2)O(n2) 插入排序直接选择排序冒泡排序 Shell排序分治排序：快速排序归并排序堆排序分配排序基本概念记录：进行排序的基本单位关键码：唯一确定记录的一个或多个域排序码：作为排序运算依据的一个或多个域排序：将序列中的记录按照排序码特定的顺序排列起来，即排序码域的值具有不减/不增

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数据结构与算法——选择排序和插入排序

1.回顾前面说到了冒泡排序，这是一种时间复杂度为O(n2)、是原地排序和稳定的的排序算法，具体思路是：根据相邻两个元素之间比较大小，然后交换位置，得出最后排序的结果。具体可参考我写的这一篇文章：数据结构与算法——冒泡排序，今天来看看另外两种基础的排序算法：选择排序和插入排序。 2.选择排序先来看看选择排序，选择排序的思路其实很简单，将排序的数

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重要题型整理：数据结构与算法——检索 (数据结构与算法mooc)有两个整数的集合A,B，大小分别为n，m=O(log(n))，由顺序表存储，并且已经排好序，现在要求他们的交集，请问你设计的高效算法的复杂度是（） A.log2nlog^2nlog2nB.nlognC.lognD.n 解析：A 枚举每个集合B中的元素，去集合A中寻找是否存在相同的元素。枚举的复杂度是logn，寻找可以用二分查找，复杂度是logn，故为logn的平方 (

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数据结构与算法——线性排序

1.回顾前面已经说完了几种非线性排序，它们分别是时间复杂度为O(n2)、适合小规模数据的冒泡排序、选择排序、插入排序，和应用较广泛的时间复杂度为O(nlogn)的希尔排序、归并排序、快速排序。其实这几种排序都有一个特性，那就是它们都是基于数据的比较和移动，而今天介绍的这几种线性排序，他们的时间复杂度都是O(n)，因为不涉及到数据的比较和移动。 2.桶排序桶排

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【数据结构】——排序算法——3.1、选择排序

【数据结构】——排序算法——3.1、选择排序一、先上维基的图：分类排序算法数据结构数组最差时间复杂度 О(n²) 最优时间复杂度 О(n²) 平均时间复杂度 О(n²) 最差空间复杂度 О(n) total, O(1)auxiliary 二、描述：选择算法算是最直观的一个了。每次在队列里抽取一个极大（或极小）值进行排列。每次都需要遍历未被抽取的元素队列。三、Java程序： staticvoidselectio

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数据结构与算法——快速排序

快速排序介绍：平均时间复杂度为O(NlogN)，最坏的情况是O(N^2)。快速排序是不稳定的，不能保证相等元素原来的排序顺序。参考博客：为什么快速排序是不稳定的源代码： /************************************************************************* >FileName:quicksort.cpp >Author: >Mail: >CreatedTime:2016???1???2???星期???1

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数据结构与算法——排序题

一、冒泡排序(o(n^2)) 基本思想：冒泡排序比较任何两个相邻的项，如果第一个比第二个大，则交换它们。元素项向上移动至正确的顺序，就好像气泡升至表面一样，冒泡排序因此得名。代码实现如下： functionbubbleSort(arr){ varlen=arr.length; vartemp=[]; for(vari=0;i<len;i++){ for(varj=0;j<len-i-1;j++){//j<len-i-1指内循环减去外循环中已跑过的轮数 if(arr[j]>

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数据结构与算法——堆排序

优先队列可以用以O(NlogN)时间进行排序，基于该思想的算法叫做堆排序。建立N个元素的二叉堆（比如是最小堆）需要花费O(N)时间，然后执行N次deleteMin操作，每次都是最小的元素离开堆。将每次离开的最小元素依次存放在另外一个数组，这样就得到了一个顺序序列。每次deleteMin操作花费O(logN)时间，总的花费时间为O(NlogN);因此堆排序的时间复杂度为O(N)+O(NlogN)，也就是O(NlogN)。我

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Python数据结构与算法——常见算法题

1：求解最大连续子数组，A=[0,........,n-1],求A的连续子数组，使得该子数组和最大。（1）：暴力搜索（时间复杂度O(n^3)） #暴力搜索，三层循环，注意循环的起始变量 defMaxSubArray(A,n): res=[] MaxSum=A[0] foriinrange(n): forjinrange(i,n): curSum=0#注意在求和之前赋初值 forkinrange(i,j): curSum+=A[k] ifcurSum>=MaxSum: MaxSum=curSu

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数据结构与算法——平衡二叉树

一、平衡二叉树什么是平衡二叉树：每个节点的两个子树的高度不会相差超过1。普通树和平衡二叉树的对比：为什么要用到平衡二叉树：在二叉搜索树里面，搜索操作的时间复杂度从O(logN)O(logN)O(logN)到O(N)O(N)O(N)不等，这是一个巨大的性能差异。而平衡的二叉搜索树的搜索复杂度为O(logN)O(logN)O(logN)。常见的平衡二叉树的实现：红黑树、AVL树、伸展树、树堆二、判断是否为平衡

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斐波那契数列递归算法和非递归算法以及其时间复杂度分析

1、在学习数据结构这门课的过程中，发现斐波那契数列的递归算法以及非递归算法，以及其时间复杂度分析是一个小难点。所以特别总结一下。斐波那契数列的表达式： Fibonacci数列简介： F(1)=1 F(2)=1 F(n)=F(n-1)+F(n-2) (n>2) 2、(1)斐波那契数列的递归算法思想描述：利用递归思想，每次计算当前的值时候，就要引用之前的两个值，一步一步的递归，一直到最起始处，才能用

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汉诺塔问题的递归和非递归算法

汉诺塔问题是源于印度一个古老传说的益智玩具。大梵天创造世界的时候做了三根金刚石柱子，在一根柱子上从下往上按照大小顺序摞着64片黄金圆盘。大梵天命令婆罗门把圆盘从下面开始按大小顺序重新摆放在另一根柱子上。并且规定，在小圆盘上不能放大圆盘，在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘。如果考虑一下把64片金盘，由一根柱子上移到另一根柱子上，并且

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汉诺塔（河内塔）算法与心得

问题：给定一个由n个圆盘组成的塔，这些圆盘按照大小递减的方式套在三根桩柱中的一根上。我们的目的是要将整个塔移动到另一根桩柱上，每次只能移动一个圆盘，且较大的圆盘在移动过程中不能放置在较小的圆盘上面。思路：显而易见，当圆盘的数目比较小时，很好移动。当n为1时，直接将圆盘移到B柱上；当n为2时，就需要借助另外一根桩柱，首先将圆盘1移到C柱上（

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c语言字符串加密和解密算法实现

#include<stdio.h> #include<string.h> #defineKEY5//偏移量 /* *加密和解密字符串 *加密规则：字符串每个字符加上其在字符串中的位置再加上偏移量5成为新字符 */ char*encrypt(char[]);//加密字符串；*代表返回一个指针类型的变量 char*dencrypt(char[]);//解密字符串 intmain(){ charpassword[50]="HelloWorld！"; encrypt(password);

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