
【算法】七大经典排序(插入,选择,冒泡,希尔,堆,快速,归并)(含可视化算法动图,清晰易懂,零基础入门)
一、排序的概念及其运用 1.1 排序的概念 稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。 内部排序:数据元素全部放在内存中的排序。 外部排...

排序算法大总结(插入、希尔、选择、堆、冒泡、快速、归并、计数)(下)
挖坑法人们所熟知的快排就是这个思想,比霍尔法更容易清晰理解。先将第一个数放在临时变量key中,此时形成一个坑位,然后右边先走找小,遇到小的停下来,将该值赋给坑位,并形成一个新的坑位。并且左边找大,赋值,形成新的坑位,直至两边相遇,将key值赋给左边。//快速排序(挖坑法) void QuickSort_dig(int* a, int begin, int end) { //左边作key,右边...
排序算法大总结(插入、希尔、选择、堆、冒泡、快速、归并、计数)(上)
1. 排序概要排序: 就是将一串随机数据,按照从小到大、或者从大到小重新排列一遍,使它变成有序的数据,便于人们观察和提取数据。常见的排序算法有:插入排序、选择排序、交换排序、归并排序。2. 插入排序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,得到一个新的有序序列。直接插入排序当插入第i(i>=1)个元素时,前面的arr[0],arr[1]....
leetcode排序算法总结—时间复杂度o(nlogn)-希尔/堆排/快排/归并小记
排序算法总结—时间复杂度O(nlogn)—希尔/堆排序/快排/归并希尔排序有一段间隔的排序,可以逐个子表进行排序,然(例如王道)都给出便于计算机进行连续访问的程序算法,即依次按元素比较不同子表进行子表的调整。时间复杂度O(n^1.3) 最坏情况下n方空间复杂度O(1)不稳定适用于线性表为顺序存储。数组排序例题:给你一个整数数组nums,请你将该数组升序排列。/*** Note: The retu....

数据结构与算法(六)排序 插入&希尔&归并
插入排序public static void sort(int[] arr) { for (int i = 1; i < arr.length; i++) {//默认首位已排好序 int data = arr[i]; int j = i; while (j > 0) { ...

数据结构与算法之排序(冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速)(三)
2.3.快速排序快速排序是对冒泡排序的一种改进。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。需求:排序前:{6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 8}排序后:{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}排序....

数据结构与算法之排序(冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速)(二)
二、高级排序上面我们学习过基础排序,包括冒泡排序,选择排序还有插入排序,并且对他们在最坏情况下的时间复杂度做了分析,发现都是O(N^2),而平方阶通过我们之前学习算法分析我们知道,随着输入规模的增大,时间成本将急剧上升,所以这些基本排序方法不能处理更大规模的问题,接下来我们学习一些高级的排序算法,争取降低算法的时间复杂度最高阶次幂2.1.希尔排序希尔排序是插入排序的一种,又称“缩小增量排序”,是....

数据结构与算法之排序(冒泡、选择、插入、希尔、归并、快速)(一)
一、简单排序在我们的程序中,排序是非常常见的一种需求,提供一些数据元素,把这些数据元素按照一定的规则进行排序。比如查询一些订单,按照订单的日期进行排序;再比如查询一些商品,按照商品的价格进行排序等等。所以,接下来我们要学习一些常见的排序算法。在java的开发工具包jdk中,已经给我们提供了很多数据结构与算法的实现,比如List,Set,Map,Math等等,都是以API的方式提供,这种方式的好处....

数据结构与算法——希尔、归并、快速排序
1. 回顾前面说完了三种较为简单的排序算法,分别是冒泡排序,选择排序和插入排序,它们的平均情况时间复杂度都是 O(n2),比较的高,适合小规模的数据排序,其中插入排序的效率稍高,所以更推荐使用插入排序。今天再来看看另外三种时间复杂度都是 O(nlogn) 的排序算法,分别是希尔排序、归并排序和快速排序。其中后两者的应用非常的广泛。2. 希尔排序先来看看希尔排序,它是较早突破 O(n2) 的时间复....

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