托马斯 の 博客
计数排序 计数排序
计数排序计数排序(Counting sort) 是一种稳定的线性时间排序算法.计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。计数排序使用一个
堆排序 堆排序
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。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两
桶排序 桶排序
桶排序桶排序(Bucket sort),工作的原理是将数组分到有限数量的桶里。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)。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。 桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射
快速排序 快速排序
实现原理归并排序算法虽好,但是不是原地排序算法,需要消耗额外的内存空间,今天我们要介绍的是常规排序里综合排名最高的排序算法:快速排序,江湖人称「快排」。通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小
希尔排序 希尔排序
希尔排序(Shell Sort),又称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的: 插入排序在对几乎已经排好序的数据操作时,效率高,即可以达到线性排
归并排序 归并排序
实现原理今天介绍比前面三种排序算法性能更好的排序算法 —— 归并排序。该算法是利用分治思想解决问题的一个非常典型的应用,归并排序的基本思路就是先把数组一分为二,然后分别把左右数组排好序,再将排好序的左右两个数组合并成一个新的数组,最后整个
选择排序 选择排序
实现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。选择排序的实现过程: 在不断未排序的区间中找到最小的元素
插入排序 插入排序
实现原理插入排序的原理是:我们将数组中的数据分为两个区间,已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素,就是数组的第一个元素。插入算法的核心思想是取未排序区间中的元素,在已排序区间中找到合适的插入位置将其插入,并保证已排序区间数据一
冒泡排序 冒泡排序
要给大家介绍的是基于选择的排序算法,常见基于选择的排序算法有冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序和快速排序,我们在选择排序算法的时候,通常会根据以下几个维度来考虑: 时间复杂度 空间复杂度(对内存空间的消耗) 算法的稳定性(如果待排序的
八种排序算法的稳定性分析 八种排序算法的稳定性分析
TIPs: 一个算法稳定是指,如果A=B,A在B前面,在进行排序算法后,仍然保持A在B前面。 算法分类:常见排序算法可以分为两大类: 比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线
排序算法场景概念解读 排序算法场景概念解读
什么是稳定排序、原地排序、时间复杂度、空间复杂度: 稳定排序:如果 a 原本在 b 的前面,且 a == b,排序之后 a 仍然在 b 的前面,则为稳定排序。 非稳定排序:如果 a 原本在 b 的前面,且 a == b,排序之后 a 可能