算法篇之分治算法--快速排序

Python爬虫实战:利用Selenium与反反爬技术高效爬取企查查工商信息 本文将详细介绍如何使用Python最新爬虫技术(包括Selenium、Playwright、智能代理池等)爬取企查查工商信息数据。文章包含完整的代码实现、反反爬策略、数据解析与存储方案,以及法律合规性讨论,共计约8000字。企查查作为国内领先的企业信息查询平台,收录了超过2亿家企业的工商信息、司法信息、知识产权等数据。这些数据对于市场分析、商业决策等具有重要价值。法律边界提示禁止大规模爬取导致服务器过载不得绕过付费接口获取数据数据使用需遵守《个人信息保护法》商业用途需获得授权。 阅读详情

2.快速排序

/**

数组排序任务可以如下完成:

第一步:设k=a[0],将k挪到适当位置,使得比k小的元素都在k左边,比k大的元素都在k右边 ,

和k相等的,不关心在k左右出现均可。

第二步:把k左边的部分快速排序

第三步:把k右边的部分快速排序

*/

#include<iostream>
#define maxsize 100
using namespace std;

void swap(int &a,int &b)
{
	int temp=a;
	a=b;
	b=temp;
}
void QuickSort(int a[],int left,int right)
{
	if(left>=right)
		return;
	int i=left,j=right;
	int temp=a[i];
	while(i!=j)
	{
		while(j>i&&a[j]>=temp)
			--j;
		swap(a[i],a[j]);
		while(i<j&&a[i]<=temp)
			++i;
		swap(a[i],a[j]);
	}
	QuickSort(a,left,i-1);
	QuickSort(a,i+1,right);
}
int main()
{
	int a[maxsize];
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=0;i<n;i++)
		cin>>a[i];
	QuickSort(a,0,n-1);
	for(int i=0;i<n;i++)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<endl;
	return 0;
} 

 

STM32F103/F407/H743不同GPIO速度配置(HAL库)对应的最高速度 详细介绍了STM32F103/F407/H743不同GPIO速度配置(HAL库)对应的最高速度。 阅读详情

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1、概念 分而治之,一个复杂的问题分为两个或更多相同或相似子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 2、思想 用于分治的子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。这种算法设计策略叫做分治法。 ...

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mind_programmonkey 领域专家: 算法与数据结构技术领域 领域专家: 算法与数据结构技术领域
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