大数据学习之经典数据分析算法详解

本文深入探讨大数据分析中常见的八大算法,包括快速排序、堆排序、归并排序、二分查找等,详细阐述每个算法的原理与应用,助力大数据工程师提升核心竞争力。

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在大数据行业,懂算法的大数据工程师是非常有核心竞争力的,之前科多大数据的一位培训学员面试之后,回来和我们分享,懂得算法在面试过程中是非常加分的,即便算法的底层逻辑不是很了解,但一定要懂得具体应用,本文详解了数据分析中经典的几大算法,辅助大家更好的学习。

算法一:快速排序法

快速排序是由东尼 · 霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n) 次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。

事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

算法步骤

从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot),

重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。

递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

算法二:堆排序算法

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

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