算法——排序
排序
下面的代码会用到宏定义,因为再C中没有swap交换函数,所以对于swap的宏定义代码如下:
#define swap(a, b) {\__typeof(a) __a = a; a = b; b = __a;\ }
稳定排序:
1.插入排序:
插入排序会将数组,分位两个部分,一般分为前后两部分,而前半部分为已排序区,后半部分为未排序区;插入排序的操作就是把,未排序区中的元素插入到已排序区中的去,并且满足排序区的单调性;如图下面的操作,实现一个单调递增序列:
数组的原本样子,现在使位置0是已排序区,先去从位置1开始去插入;
将12插入到23前面,使位置0,1形成单调递增;
进行插入,对位置2插入,发现不用插入,直接对下一个位置进行插入:
位置4也不用进行插入保持原位置,对位置5进行插入:
最后完成排序;
时间复杂度:
代码实现:
void insert_sort(int *arr, int n) {//arr排序数组,n数组长度for (int i = 1; i < n; i++) {//位置0开始定为已排序区for (int j = i; j >= 1 && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {//将位置i进行插入到前面的以排序区swap(arr[j], arr[j - 1]);//交换位置}}return ; }
2.冒泡排序:
冒泡排序,为什么会叫冒泡排序,假如实现单调递增序列,那么每一次都会将未排序中的最大的元素放到未排序区中的最后去,把数组立起来数组的最后的位置在上,那么是不是每次未排序的最大元素会像冒泡一样往上升,所以叫冒泡排序;
如图数组最开始状态:
第一次冒泡:
第一次完冒泡后,最大的元素已经放到了数组最后位置,也相当于放到了已排序区中了;然后这样一直循环直到排完序;
时间复杂度:
代码实现:
做了一个小小的优化;
void bubble_sort(int *arr, int n) {int time = 1;//用来标记这次循环是否发生了冒泡交换for (int i = 1; i < n && time; i++) {//如果没有发生交换说明数组已经排好了序time = 0;for (int j = 0; j < n - i; j++) {if (arr[j] >= arr[j + 1]) {swap(arr[j], arr[j + 1]);time++;}}}return ; }
3.归并排序:
将一个数组从中间分开,然后通过递归一直将子数组进行分开,直到数组只有两个元素,然后通过回溯的过程中进行排序,然后一直回溯到整个数组并拢,完成排序;
如图,将数组这样二分下去:
然后从下往上进行排序,单调递增:
合并,排序:
合并,在排序:
最终完成排序;
时间复杂度:
代码实现:
这个过程比较容易理解,就是代码实现有那么一点复杂,来看代码:
void merge_sort(int *arr, int l, int r) {//数组的头位置,r数组的末尾在if (r - l <= 1) {//当分到只有2个元素和1个元素时,递归出口if (r - l == 1 && arr[l] > arr[r]) {//两个元素,进行排序swap(arr[l], arr[r]);}return ;}int mid = (l + r) >> 1;//开始分列merge_sort(arr, l, mid);//递归左边数组merge_sort(arr, mid + 1, r);//递归右边数组int *temp = (int *)malloc(sizeof(int) * (r - l + 1));//创建一个空间,来存子数组的元素int p1 = l, p2 = mid + 1, k = 0;//p1数组分裂开的前部分的起始坐标,p2数组分裂开后半部分的起始坐标while (p1 <= mid || p2 <= r) {if (p2 > r || (p1 <= mid && arr[p1] < arr[p2])) temp[k++] = arr[p1++];else temp[k++] = arr[p2++];}memcpy(arr + l, temp, sizeof(int) * (r - l + 1));//将排好序的子数组拷贝给原数组free(temp);return ; }
4.基数排序:
这里假设数组都是两位数,先对数组进行元素的个位进行排序,然后在对数组的十位进行排序,这样就能对数组拍好序;如果位数不相同,取位数最大的数进行位数排序假如最大的位数是3位,那么就进行3次位数排序,如果位数10位那就进行10次位数排序;
如图数组最初:
进行个位排序,上面的表格就是对于个位数的统计,对于排序时会起到作用:
![]()
在进行10位排序:
最终完成排序:
时间复杂度:
代码实现:
void number_sort(int *arr, int n, int exp) {int count[10] = {0};for (int i = 0; i < n; i++) {count[arr[i] / exp % 10] += 1;//对每位数的数的个数统计}for (int i = 1; i < 10; i++) {count[i] += count[i - 1];//位数排序,从小到大,现在的操作就是使count变为下标}int *sum = (int *)malloc(sizeof(int) * n);for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {//假如个位已近排序后,那么个位大的在后,而根据十位排序也是从高位排到低位,所以需要倒过来存sum[count[arr[i] / exp % 10] - 1] = arr[i];//下标从0开始,所以需要-1;count[arr[i] / exp % 10]--;//对应的位数已经排序一个,所以数量-1;}memcpy(arr, sum, sizeof(int) * n);free(sum);return ; }void radix_sort(int *arr, int n) {int max = INT_MIN;for (int i = 0; i < n; i++) {//获取最大数的数max = max > arr[i] ? max : arr[i];}for (int i = 1; max / i > 0; i *= 10) {//从个位一直到大于最大数的位数number_sort(arr, n, i);}return ; }
非稳定排序:
1.选择排序:
将数组分为两个区域一个已排序区和一个未排序区,每次将未排序区中的最值放在已排序区中;
如图将54放放到最后,也就是已排序区中;
这样一直在未排序区中选择,直到排序完成:
时间复杂度:
代码实现:
void select_sort(int *arr, int n) {//这里实现的是将最小的元素放在最前面,现在前面就是已排序区for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int ind = i;//ind先记录当前准备排序的位置for (int j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[ind] > arr[j]) ind = j;//ind记录未排序区中最小值的值的位置}swap(arr[ind], arr[i]);//将未排序的区的最小值放在准备排序的位置}return ; }
2.快速排序:
选择数组头步位置,作为基数,用一个变量记录下来,然后将这个基数作为中间值,将数组分为两个部分,前半部分小于这个基数,后半部分大于基数,然后在对两个部分进行上面的操作,直接这两个部分不能再分;这里不一定是二分开的,有可能这个基数是最大值,那么就没有前半部分;
如图数组初始状态:
将32作为基数,把数组分为两部分分:
然后再对左边部分进行快排,右边部分进行快排
这里只是刚好,不用变化,然后继续上面的操作,直到最后排完序:
完成排序。
时间复杂度:
最坏:
代码实现:
//l最初为0,r最初为n-1 void quick_sort(int *arr, int l, int r) {if (r < l) return ;int x = l, y = r, num = arr[l];while (x < y) {while (x < y && arr[y] >= num) y--;//如果大于基数的部分,该位置数大于基数就不用交换if (x < y) arr[x++] = arr[y];//如果x<y,说明y位置的值是小于基数的,就放到前面去,第一次的时候x的位置就是基数的位置,所以覆盖的是基数的位置while (x < y && arr[x] <= num) x++;//如果小于基数的部分,该位置数小于等于基数就不用交换if (x < y) arr[y--] = arr[x];//x<y,说明x位置的值是小于基数的,现在y位置是之前小于基数的位置,直接覆盖}arr[x] = num;//将基数放到分割位置quick_sort(arr, l, x - 1);//小于基数的部分quick_sort(arr, x + 1, r);//大于基数的部分return ; }
3.希尔排序
希尔排序其实就是对于选择排序的一个优化的算法,而最最坏的情况就是降为一个普通的选择排序。
选择一个移动的长度,最开始选择数组长度的1/2,然后一直除2,直到步长等于1,进行一次插入排序;这个步长的作用就是,从一个位置往前移动多少步进行对该位置的值进行比较,如果不满住单调性就进行交换,然后交换如果还能往前目前的步长长度,继续往前比较;
如图,直接上图片理解:
现在的步长选作4,那么就从位置4进行开始排序:
他俩进行比较,然后数组是单调递增,就就需要交换,然后比较位置向后移动:
然后第一次步长结束后,那么步长在除以2:
然后再次进行比较
继续往后
这里发生了交换,而且现在的位置还能往前走步长,所以也需要比较:
比较后,不用发生交换,继续刚刚的位置往后:
这里发生了交换,又需要往前走:
直到不能发生交换,然后现在走到了最后的位置,进行步数除以2,等于1,进行一次选择排序:
这里发生了交换,那就需要再往前走步长那么长进行比较:
最后遍历,没有发生交换,并且步长为除2等于0了,完成排序;
时间复杂度:
![]()
最坏:
代码实现:
void shell_sort(int *arr, int n) {int step;for (step = n / 2; step > 0; step >>= 1) {//步长循环for (int i = step; i < n; i++) {//从步长长度开始往后循环for (int j = i; j >= step && arr[j] < arr[j - step]; j -= step) {//如果不满足单调性,发生交换,并且如果现在的位置长度大于等于步长继续往前移动进行比较swap(arr[j], arr[j - step]);}}}return ; }
4.堆排序:
堆,堆排序在前面这个链接的文章里,因为单独将堆排序有那么一点难理解需要结合对堆的理解才容易一些;
相关文章:
算法——排序
排序 下面的代码会用到宏定义,因为再C中没有swap交换函数,所以对于swap的宏定义代码如下: #define swap(a, b) {\__typeof(a) __a a; a b; b __a;\ } 稳定排序: 1.插入排序: 插入排序会将数组,分位两个部…...

leetCode动态规划“不同路径II”
迷宫问题是比较经典的算法问题,一般可以用动态规划、回溯等方法进行解题,这道题目是我昨晚不同路径这道题趁热打铁继续做的,思路与原题差不多,只是有需要注意细节的地方,那么话不多说,直接上coding和解析&a…...

100天精通Python(可视化篇)——第99天:Pyecharts绘制多种炫酷K线图参数说明+代码实战
文章目录 专栏导读一、K线图介绍1. 说明2. 应用场景 二、配置说明三、K线图实战1. 普通k线图2. 添加辅助线3. k线图鼠标缩放4. 添加数据缩放滑块5. K线周期图表 书籍推荐 专栏导读 🔥🔥本文已收录于《100天精通Python从入门到就业》:本专栏专…...

哈希表与有序表
哈希表与有序表 Set结构 key Map结构 key-value 哈希表 哈希表的时间复杂度都是常数项级别的,但常数较大 增删改查的时间都是常数级别的,与数据量无关 当哈希表存储的值是基础数据类型(Integer - int),哈希表中内…...

什么时候使用RPA?如何使用RPA?需要什么样的硬件支持?需要安装哪些软件?
RPA(Robotic Process Automation)是一种用于自动化执行重复性任务的技术,它可以帮助企业提高工作效率,降低人力成本,并减少人为错误。RPA适用于各种行业和场景,例如财务、人力资源、客户服务、IT运维等。 …...

R语言入门——line和lines的区别
目录 0 引言一、 line()二、 lines() 0 引言 首先,从直观上看,lines比line多了一个s,但它们还是有很大的区别的,下面将具体解释这个两个函数的区别。 一、 line() 从R语言的帮助文档中找到,line()的使用,…...

C语言:static关键字的使用
1.static修饰局部变量 这是static关键字使用最多的情况。我们知道局部变量是在程序运行阶段在栈上创建的,但是static修饰的局部变量是在程序编译阶段在代码段(静态区)创建的。所以在static修饰的变量所在函数执行结束后该变量依然存在。 //…...

AUTOSAR知识点 之 ECUM (三):ECUM的ISOLAR-AB配置及代码解析
目录 1、概述 2、ISOLAR-AB配置 2.1、EcuMGeneral 2.2、EcuMConfiguration 2.2.1、EcuMDefaultShutdownTarget 2.2.2、EcuMDriverInitListOne...

2023年MySQL-8.0.34保姆级安装教程
重点放前面:演示环境为windows环境。 MySQL社区版本安装教程如下: 一、MySQL安装包下载二、安装配置设置三、配置环境变量 大体分为3个步骤:①安装包的下载;②安装配置设置;③配置环境变量 一、MySQL安装包下载 下载官…...

ElasticSearch入门
一、基本命令_cat 1、查看节点信息 http://192.168.101.132:9200/_cat/nodes2、查看健康状况 http://192.168.101.132:9200/_cat/health3、查看主节点的信息 http://192.168.101.132:9200/_cat/master4、查看所有索引 http://192.168.101.132:9200/_cat/indices二、索引一…...

RocketMQ的Broker
1 Broker角色 Broker角色分为ASYNC_MASTER (异步主机)、SYNC_MASTER (同步主机)以及SLAVE (从机)。如果对消息的可靠性要求比较严格,可以采用SYNC_MASTER加SLAV E的部署方式。如果对消息可靠性要求不高,可以采用ASYNC_MASTER加ASL AVE的部署方式。如果只…...

使用Puppeteer进行游戏数据可视化
导语 Puppeteer是一个基于Node.js的库,可以用来控制Chrome或Chromium浏览器,实现网页操作、截图、测试、爬虫等功能。本文将介绍如何使用Puppeteer进行游戏数据的爬取和可视化,以《英雄联盟》为例。 概述 《英雄联盟》是一款由Riot Games开…...

【Flask】from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy报错
【可能出现的情况】 1、未安装 Flask-SQLAlchemy: 在使用 flask_sqlalchemy 之前,你需要确保已经通过 pip 安装了 Flask-SQLAlchemy。可以通过以下命令安装它: pip install Flask-SQLAlchemy 2、包名大小写问题: Python 是区分大…...

索引简单概述(SQL)
一、什么是索引? 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),他们包含着对数据表里所有记录的引用指针。 索引是一种数据结构。数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构࿰…...

union all 和 union 的区别,mysql union全连接查询
602. 好友申请 II :谁有最多的好友(力扣mysql题,难度:中等) RequestAccepted 表: ------------------------- | Column Name | Type | ------------------------- | requester_id | int | | accepter_id | int | | accept_date …...

UDP和TCP的区别
UDP (User Datagram Protocol) 和 TCP (Transmission Control Protocol) 是两种常见的传输层协议。它们在设计和用途上有很大的区别,以下是它们的主要差异: 连接性: TCP: 是一个连接导向的协议。它首先需要建立连接,数据传输完毕后再终止连接…...

阿里云 MSE 助力开迈斯实现业务高增长背后带来的服务挑战
开迈斯新能源科技有限公司于 2019 年 5 月 16 日成立,目前合资股东分别为大众汽车(中国)投资有限公司、中国第一汽车股份有限公司、一汽-大众汽车有限公司[增资扩股将在取得适当监督(包括反垄断)审批后完成]、万帮数字…...

消灭怪物的最大数量【力扣1921】
一、题目分析 需要满足的条件: 只能在每分钟的开始使用武器武器能杀死距离城市最近的怪兽怪兽到达城市就会输掉游戏 游戏最优策略:我们可以在每分钟的开始都使用一次武器,用来杀死距离城市最近的怪兽。这样可以在力所能及的范围内…...

数据结构之算法
算法的基本概念 计算机解题的过程实际上是在实施某种算法,这种算法称为计算机算法 算法的基本要素 一个算法是由两种基本要素组成:一是对数据对象的运算和操作;二是算法的控制结构 算法中对数据的运算和操作 在一般计算机系统中…...

MyBatis与MyBatis-Plus的分页以及转换
一、介绍 MyBatis和MyBatis-Plus都是Java持久化框架,用于简化数据库访问和操作。它们提供了面向对象的方式来管理关系型数据库中的数据。 MyBatis是一个轻量级的持久化框架,通过XML或注解配置,将SQL语句与Java对象进行映射,使开…...

TCP/IP网络编程(二) 套接字协议及其数据传输特性
文章目录 套接字协议及其数据传输特性关于协议创建套接字协议族套接字类型1:面向连接的套接字(SOCK_STREAM)套接字类型2:面向消息的套接字(SOCK_DGRAM)协议的最终选择面向连接的套接字:TCP套接字…...

在k8s中使用secret存储敏感数据与四种用法
当需要存储敏感数据时可以使用,secret会以密文的方式存储数据。 创建secret的四种方法 (1)通过--from-literal #每个--from-literal对应一个信息条目 kubectl create secret generic mysecret --from-literalusernameadmin --from-litera…...

国产10米分辨率的卫星介绍、下载和处理教程
10米分辨率的资源卫星介绍、下载和处理教程 简介 说起免费的10米分辨率卫星影像,大家首先想到的是sentinel卫星。但其实还有我国的中巴地球资源卫星04星(CBERS04)。 中巴地球资源卫星(China Brazil Earth Resources Satellite, CBERS)是中国和巴西共同投资、联合研制的地球…...

解决SpringBoot项目war部署到tomcat下无法Nacos中注册服务问题
问题说明 怎么解决Spring Boot项目部署到tomcat下无法Nacos中注册服务问题",希望能够解决您遇到有关问题。 在使用Nacos作为注册中心的Spring Boot项目,以war包形式部署到服务器上,启动项目发现该服务无法在Nacos中注册。 分析 …...

C++中的##、#符号含义
在C中,## 和 # 是两个不同的预处理符号。这些符号都是在C的预处理阶段使用的,用于在代码编译之前对文本进行操作。 #(字符串化操作符): 用于将宏参数转换为字符串常量。 #define STRINGIZE(x) #x const char* str S…...

探究Vue3中的Composition API:优化组件逻辑的新利器
一、toRef函数 在 Vue 3.0 中,引入了一种新的响应式 API,即 toRef。toRef 函数可以将一个普通值转换为响应式引用类型,这样就可以在模板中直接使用这个响应式引用类型的属性,并且当该属性发生变化时,视图会自动更新。 <templat…...

Google Services Framework 谷歌服务框架的安装以及遇到的常见问题
安装谷歌三件套: 1、Google 服务框架(Google Services Framework)下载地址: https://www.apkmirror.com/apk/google-inc/google-services-framework/ 注意一定要选择与自己手机对应的安卓系统版本的服务框架。 2、Google Play Se…...

学习高级数据结构:探索平衡树与图的高级算法
文章目录 1. 平衡树:维护数据的平衡与高效性1.1 AVL 树:严格的平衡1.2 红黑树:近似平衡 2. 图的高级算法:建模复杂关系与优化2.1 最小生成树:寻找最优连接方式2.2 拓扑排序:解决依赖关系 拓展思考 …...

centos7离线安装neo4j
一、准备需要的rpm包 本地环境执行如下命令: docker pull couchbase/centos7-systemd docker run -it couchbase/centos7-systemd bash # 可能需要换源 yum update -y vi /etc/yum.conf # 修改其中的keepcache1 rpm --import https://debian.neo4j.com/neotechnol…...

【黑马头条之项目部署_持续集成Jenkins】
本笔记内容为黑马头条项目的项目部署_持续集成部分 目录 一、内容介绍 1、什么是持续集成 2、持续集成的好处 3、今日内容 二、软件开发模式 1、软件开发生命周期 2、软件开发瀑布模型 3、软件的敏捷开发 三、Jenkins安装配置 1、Jenkins介绍 2、Jenkins环境搭建 …...