排序算法(动图解析)

一、冒泡排序:

每次左右比对

在这里插入图片描述

二、选择排序:

每次找最小放一边

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三、插入排序:

未排序的插入已排序

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四、归并排序:

假如有8个数。先分成2份,对1份前2个数排序、前4个数排序;再对第2份前2个数排序、前4个数排序

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五、快速排序:

从开始选择一个数作为基数,遍历后面的数,大于基数的放左边,小于基数的数和大于基数的数交换。这样就会得到基数的右边小,左边大。再把基数放至他们中间。重复即可!

在这里插入图片描述

六、堆排序:

类似二叉树,左小右大,把所有数挂到树上,再一一进行比较排序

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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