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本文为个人排序算法思考笔记,目的在于要点记录而非详细论述,希望能给初学的朋友带来一些启发。
我们直接比较一下冒泡和快排的排序过程:对于这样一个数组[6,1,2,7,9,3,4,5,10,8],快排的操作如下
1.选择一个数作为基准数,这里选择6
2.进行一次循环,将小于6的数放到左边,大于6的数放到右边
3.对两边的数组再各自选取一个基准数,再进行循环
4.使用递归重复上述步骤,数组长度为1时停止递归
(搬运一张图,侵删)
第一趟排序过后,顺序变为[3,1,2,5,4,6,9,7,10,8],那么在下一次的排序中,'6'左边的数,不会再和右边的数比较,而对于冒泡来说或直接选择/插入排序等暴力排序来说,每排一个数都需要和剩下的数进行一次比较,产生了很多无意义的比较
2.堆排序
待更新
3.归并排序
待更新
希望各位读者批评指正，本人刚开始写博文，深感自己表达能力的不足，希望能得到大家及时的批评，我会虚心修改文章
MRI多序列，多中心数据集预处理--使用FSL-Flirt 配准数据
FLIRT（FMRIB 的线性图像配准工具）是用于线性（仿射）模态内和模态间脑图像配准的全自动稳健且准确的工具。 什么是配准 在这两张图片上，很容易看出它们没有对齐，左边相对右边倾斜，虽然我们人类视觉系统还是能把对应的解剖关系连系在一起，但是我们使用计算机分析时确不能够 因此，我们希望相同的解剖结构对齐，用坐标表示的话，希望他们在相同的坐标上。如下图 对齐这些解剖结构的过程就叫做配准（register） 因此，配准的目的也是使相同的解剖结构在同一个位置，便于分析。可以将CT和MRI配准，看同一结构在两个
十大经典排序算法最强总结
点击上方“我要学编程”，选择“置顶/星标公众号”福利干货，第一时间送达！排序算法属于经典基础算法基本功，笔试面试基本都会涉及和考察的，有原题也有变化，不过基础的几大排序算法还是得尽可能熟...
5分钟搞懂语义通信：如何用深度学习让AI理解你的真实意图？
本文深入解析了语义通信如何利用深度学习技术，实现从传统‘比特保真’到‘语义保真’的范式转移。通过介绍基于神经网络的端到端系统架构、编解码技术及实战案例，阐明AI如何理解并高效传递信息核心意图，为6G时代的人机交互奠定基础。
史上最全八大排序讲解时间复杂度篇（0基础都能看懂）
1.冒泡排序 冒泡排序的基本原理 对存放原始数组的数据，按照从前往后的方向进行多次扫描，每次扫描都称为一趟。当发现相邻两个数据的大小次序不符合时，即将这两个数据进行互换，如果从小大小排序，这时较小的数据就会逐个往前移动，好像气泡网上漂浮一样。 冒泡排序的特点： 升序排序当中每一轮比较会把最大的数沉到最底(这里以从小到大为例)，所有相互比较的次数每一轮会比前一轮少一次。 冒泡排序的时间复杂度：O（n^2） O(N)和真实的计算时间成正比 从前到后执行一轮要n次，O(N) N指的是数据的规模.
STM32驱动AD7779：双极性电源下8通道同步ADC的SPI配置与数据采集实战
本文详细介绍了在双极性电源供电下，使用STM32通过SPI接口驱动AD7779同步ADC芯片实现8通道高精度数据采集的实战经验。重点解析了电源设计、抗干扰处理、寄存器配置、SPI通信技巧及数据校准方法，帮助工程师解决工业测量中的同步采样与噪声控制难题。
从零开始：用LabVIEW和ModbusTCP协议，像搭积木一样连接Delta PLC
本文详细介绍了如何利用LabVIEW的图形化编程环境和ModbusTCP工业协议，快速连接Delta PLC实现数据通信。通过模块化配置和实战案例，指导读者无需编写复杂代码即可完成寄存器读取、多数据类型处理及系统监控，显著提升工业自动化项目的开发效率与部署速度。
常见的排序算法的时间复杂度
接着，对每个桶中的元素进行排序（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），最后依次将各个桶中的元素取出，得到的就是有序序列。计数排序不是基于比较的排序算法，其优势在于在对一定范围内的整数排序时，复杂度为O(n+k)，其中n为输入元素个数，k为待排序列中最大的数。例如，如果数据的范围非常大，或者数据的分布极不均匀，那么可能需要大量的桶，这可能导致空间复杂度的增加。基数排序的时间复杂度是线性的，为O(dn)，其中d为数字的位数，n为待排序序列的长度。因此，时间复杂度为O(n^2)。
Jetson Orin Nano Super开发板实战：视觉模型部署与性能优化指南
本文详细介绍了Jetson Orin Nano Super开发板在边缘AI视觉模型部署与性能优化的完整实战指南。内容涵盖JetPack 6.1环境配置、Docker容器化部署、YOLO11及Transformer模型的TensorRT优化技巧，并通过实测数据展示了性能提升与功耗管理策略，为开发者提供高效的视觉AI部署解决方案。
各种排序算法的时间复杂度
时间复杂度 当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，在算法分析时，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。 常见的时间复杂度，...
ubuntu 安装node和npm
在ubuntu中经常需要用到node ,npm，因为npm基本会和node同时安装，所以只需要安装node即可。可以使用 nvm（Node Version Manager）来管理你的 Node.js 版本。
人工智能大模型原理与应用实战：AI模型转换为API的步骤和方法
传统的开发模式下，构建复杂的软件系统是非常费时费力的，而通过云计算、微服务等技术手段可以实现快速部署、弹性扩展的能力。在这种背景下，越来越多的公司将重点转移到研发人员的产品思维上，希望能够将自己的AI模型转换为一个可供他人调用的API接口。但是对于许多从事AI领域的研发人员来说，如何将自己的AI模型转换为API是一个比较棘手的问题。在这篇文章中，作者将从AI模型转换为API的过程分为以下几个步骤：AI模型准备阶段——模型选择、数据准备、模型训练。
八大排序时间复杂度与稳定性
因为每一趟排好一个数据后，会把这个数组一分为二，而被分成的这两个数组总元素少1（可忽略，因为到最后这个总元素不会相差原始元素个数太多，若差10则说明有1024个数据）。用二分法，类比二叉树。n个数据，总共分成了 log n 层，每次都要对上一层的数据全部处理完，才能形成了新的下一层的新数据，再来进行下次的处理。每一趟的这一个待插入数据，都要向前挨个找，找到满足的为止，最多走 n-i-1 次，最少直接插入。每一趟能排好一个数据，一共n个数据，如果前n-1个都排好了，那么最后一个就不用排了。
数字后端:版图基础seal ring
seal ring结构是为了防止划片或封装对芯片造成破坏，从而在芯片与划片道（scribe line）之间添加的一圈保护环
快速排序、归并排序、堆排序算法【数据结构与算法】
本文深度解析C++归并、快速与堆排序，剖析分治思想、快排性能瓶颈及优化策略
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排序算法之快速排序与归并排序与堆排序
快速排序 坑位法思想 快速排序是使用了分治与二分思想的算法。核心思想在于选择一个基准值，然后将数组中大于基准值的数放置在基准值左边，把数组中小于基准值的数放置在基准值右边。之后对基准值左右的两段数组重复上述操作，直至每段数组中只有一个数值，这样每段数组都是排序的。 从上述描述中可以看到分治的思想，然后这个分治的思路要使用递归来完成。这里简述下如何移动基准值左右的数值。这里使用的是填坑法。 我们选取...
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
数据结构与算法的八股文自述（持续更新）
数据结构与算法的八股文自述 1.1 排序算法 冒泡排序： 冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换。一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置，重复 n 次，就完成了 n 个数据的排序工作。 插入排序： 首先，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
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
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快速排序c++代码_深刻理解归并排序、快速排序与堆排序（附代码）
在我们处理数据时，常常要将数据按照一定顺序进行排序，所以我们需要快速、高效地进行排序。在排序算法中，归并排序、快速排序与堆排序都是能达到时间复杂度O(nlogn)的算法。这篇文章中，我们将对这三种算法进行深入的分析和讲解。更多排序算法的应用可以参考以下题库：爱吃咖喱的皮特：Leetcode-探索字节跳动（官方题库）-数组与排序-思路与解法分析（持续更新）zhuanlan.zhihu.com一、归...
常见排序模板（冒泡排序，希尔排序，堆排序，归并排序，快速排序）
冒泡排序，希尔排序，堆排序，归并排序，快速排序
【详解八大排序算法】直接插入排序||希尔排序(缩小增量排序)||直接选择排序||堆排序||冒泡排序||快速排序||归并排序||计数排序
本篇将讲述常用的排序算法，包括直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、计数排序，使用动图解释，并且画图阐明了递归的写法，同时实现了与非递归的写法复杂度和稳定性分析等等，看完绝对不亏！！！
【JAVA手写系列】(持续更新)
JAVA手写系列前言生产者消费者问题 前言 这篇文章主要是以JAVA代码展示一些基础及面试要求手写的代码段，想到啥就写啥，也将持续更新，觉得还OK的话，可以放在收藏夹吃灰。 生产者消费者问题 生产者消费者问题（英语：Producer-consumer problem），也称有限缓冲问题（英语：Bounded-buffer problem），是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会发生的问题。生产者的主要作用是生成一定量
Python 快速排序 堆排序——Python实现一些算法持续更新
为了追我喜欢的姑娘，我想找份北京的工作，大四
牛客网错题整理（持续更新中）
关于归并排序叙述正确的是（ ） A 归并排序使用了分治策略的思想 B 归并排序使用了贪心策略的思想 C 子序列的长度一定相等 D 归并排序是稳定的 正确答案：A D 个数约为 50k 的数列需要从小到大排序， 数列特征是基本逆序 （多数数字从大到小，个别乱序） ，以下哪种排序算法在事先不了解数列特征的情况下性能大概率最优（不考虑空间限制）___. 正确答案: E A冒泡排序 B改进冒泡排序 C选择排序 D快速排序 E堆排序 F插入排序 于以下说法，错误的是________。 正确答案: C ADi
九大排序的相关记忆口诀（持续更新）
不分析，不解释，一句口诀送给你：不稳定：快选堆希稳 定：插冒归基
常见算法的java实现代码（持续更新中）
还是先写写算法吧，确实自己算法和数据结构的基础很差，还是练习练习这方面
转载：各种排序算法的C++实现（冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序）
原始链接：https://blog.csdn.net/u013834525/article/details/82992097 各种排序算法的C++实现（冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序） 0. 写在最前面 希望大家收藏： 本文持续更新地址：https://haoqchen.site/2018/10/10/all-kind-of-sort/ 如果觉得还不错就点个赞，点个关注呗，博主会长期更新自己的学习和收获。 各个算法的详细介绍请参考这个博客：十大...
排序算法（持续更新中）
本文将带你快速掌握常见的排序算法，让你在面试中脱颖而出。
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