算法实践篇-快速排序-随机化版本

算法导论(一):快速排序与随机化快排 快速排序用到了分治思想,同样的还有归并排序。乍看起来快速排序和归并排序非常相似,都是将问题变小,先排序子串,最后合并。不同的是快速排序在划分子问题的时候经过多一步处理,将划分的两组数据划分为一大一小,这样在最后合并的时候就不必像归并排序那样再进行比较。但也正因为如此,划分的不定性使得快速排序的时间复杂度并不稳定。 阅读详情

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

package com.sort;

import java.util.Random;

public class RandomQuickSort {
	private static int partition(int []data ,int p,int r){
		int random=new Random().nextInt(r-p)+p;
		int tmpR=data[random];
		data[random]=data[r];
		data[r]=tmpR;
		
		int x=data[r];
		int i=p-1;
		for(int j=p;j<=r-1;j++){
			if(data[j]<=x){
				i=i+1;
				int tmp=data[i];
				data[i]=data[j];
				data[j]=tmp;
			}
		}
		int tmp=data[i+1];
		data[i+1]=data[r];
		data[r]=tmp;
		return i+1;
	}
	
	public static void quickSort(int[]data,int p,int r){
		if(p<r){
			int q=partition(data,p,r);
			quickSort(data,p,q-1);
			quickSort(data,q+1,r);
		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		int[] data=new int[]{1,3,7,9,11,12,5,4};
		for(int i=0;i<data.length;i++){
			System.out.print(data[i]+" ");
		}
		System.out.println();
		quickSort(data,0,data.length-1);
		for(int i=0;i<data.length;i++){
			System.out.print(data[i]+" ");
		}
		System.out.println();
	}

}

 

快速排序的随机化版本代码 之前写了快速排序算法,由于快速排序总是 阅读详情

相关推荐

快速排序(随机化版本)

算法描述:每次选择一个值,将比它小的值放在它的左边,比它大的值放在它的右边。不断递归调用即可。 时间复杂度:平均复杂度O(nlgn),最大复杂度为O(n2),最小复杂度为O(n)。有序程度越高,复杂度越大。最高时是每次换位都是全部分到同一边。但快速排序的稳定性比较强, 大部分都是接近于平均情况。如果每次取得值选择的是随机值,那么就稳定在平均复杂度了。 代码如下(随机化版本)#include

string_win的博客 617

第七章快速排序之“快速排序的随机化版本RANDOM-QUICKSORT”

因为快速排序的最坏情况是O(n^2),最佳情况是O(nlgn),采用随机化版本时间复杂度可以达到平均情况O(nlgn)。 书上的证明过程让人心静、让人谦卑,its amazing!比起那些让人拍案叫绝的证明过程,用代码实现反而不是最重要的了。 #include #include #define BUFFER_SIZE 10 int Partition(int *a,int p,

1758

快速排序为什么要随机化

排序的方法有很多,快排算是一种相对高效的排序方法,往日写快排都是依照记忆中的代码,每次选取数组中第一个元素或者最后一个元素为关键字进行排序,今日被问到快排为什么要随机化时,发现自己完全答不上来?所以查阅书籍,重新学习快排。   首先对普通快排进行复杂度分析,快排的时间复杂度取决于递归的深度,为了方便表示,这里用递归树来解释快排的运行模式,以{5,1,9,3,7,4,8,6,2}{5,7,8,6,3

jiangbaige的专栏 4135

【随机化快速排序算法】详解:原理、图示与Java实现

快速排序(Quick Sort)是由英国计算机科学家C. A. R. Hoare于1960年提出的经典排序算法。随机化快速排序是其改进版本,通过引入随机性来避免最坏情况的发生。

✨ 欢迎来到【Seal ^_^ 的优快云博客】!✨ 8165

【BUAA】【计组】计算机组成 pre (含详细解析)

BUAA 计算机组成 本文章旨在为@走肖暂时无法接通的系列文章创造一个目录,收藏本文章,方便查阅! 1. 入门测试 2. 基础知识 3. Logisim   欢迎来到 Logisim 的世界   Logisim 门电路   Logisim 组合电路   Logisim 时序电路   Logisim 仿真与调试   应用与挑战 4. Verilog 与仿真工具   前言   ISE 入门   VCS 入门   Verilog 语法   Verilog 题目实例与分析   Verilog 工程的设计开发调试

Schrodinger007的博客 9812

IEEE Transactions on Industrial Informatics(TII) 投稿须知- Initial Submission

请注意,您可以在作者中心查看稿件的当前状态,如:在EIC办公室、分配给AE、AE邀请审稿人、AE指定审稿人、正在审稿、等待AE决定、等待EIC决定。为了确保公正的评审过程,我们要求在稿件中没有任何作者的身份(不包括作者的姓名、传记、隶属关系、求职信、签署的版权表格、识别脚注、致谢等)。如果你的手稿有很大一部分已经在会议上发表过,论文必须隐藏所有作者的身份,这样会议论文就可以被引用,就好像它是由不同的作者写的一样。请注意,通常你的技术成就是根据被引用的次数来评估的,而不是根据发表的论文数量。

loinleeai的博客 4434

算法小课堂(十)随机化算法

随机化算法概述是一个关于随机化算法的简单介绍。随机化算法是一种在算法中使用了随机函数的算法,随机函数的返回值会影响算法的执行流程或结果1。根据算法的性质,随机化算法可以分为数值随机算法、舍伍德算法、拉斯维加斯算法和蒙特卡罗算法。

qq_62377885的博客 4670

EPLAN二次开发入门:Visual Studio 2019环境配置与插件调试实战

本文详细介绍了EPLAN二次开发入门的关键步骤,重点讲解如何在Visual Studio 2019中配置开发环境并进行插件调试。通过创建符合命名规范的项目、引用核心API库、实现插件接口以及使用附加进程调试等实战技巧,帮助电气工程师快速掌握EPLAN插件开发,提升自动化设计效率。

h6i7j8的博客 763

快速排序的随机化版本

快速排序的研究一直在继续,研究的关键就是其基准点base的选取。对base点取随机数可以获得较好的平均情况性能。         参考:快速排序的优化算法(非随机取base)         代码如下: #include #include #include #include //函数原型 void swap(int *a,int *b); int partition(int A[]

Neil的博客 5313

Spring AI + RAG 构建电商智能客服:从 PDF 文档解析到精准问答的全链路实战

核心框架:向量数据库:- PostgreSQL + pgvector (生产推荐)- Redis Stack (轻量级方案)- ChromaDB (快速原型)文档解析:- Apache PDFBox: PDF 文本提取- Spring AI Document Readers: 结构化解析大模型:- 阿里云百炼 (DashScope)- 本地部署:Qwen/ChatGLM/*** 电商领域实体*/@Data@Builder@ToString/*** 商品类型。

一起修行,不孤单。这里有编程语言、开发工具、学习方法论和踩坑笔记。用简单的话说复杂的事,陪你从小白到进阶。周更干货,欢迎一起成长! 383

1.2 固态变压器:传统工频变压器的局限与SST的技术起源

本小节明确传统工频变压器在电力系统中的基础定位与核心工作特性,系统分析其在新型电力系统场景下的固有技术瓶颈,梳理固态变压器(Solid State Transformer, SST,又称电力电子变压器Power Electronic Transformer, PET)从概念提出到工程化成熟的完整演进路径,为后续SST技术优势、设计需求与规范符合性要求的讲解建立底层逻辑,同时对应GB/T 40429-2021《电力电子变压器通用技术要求》的需求制定背景。

技术工作者 660

随机化快速排序

随机化快速排序是一种改进的快速排序算法,通过随机选择枢轴避免最坏情况,平均时间复杂度为O(n log n)。相比标准快速排序,它在处理已排序或特定分布数据时表现更稳定。算法通过随机选择枢轴、分区和递归排序实现,空间复杂度为O(log n)。虽然存在最坏情况O(n²)的可能性,但概率极低。适用于大型数据集和通用排序场景,但不是稳定排序。代码实现通常包括随机枢轴选择、分区和递归调用等步骤。

m0_57545130的博客 935

Quartus Prime 软件 USB-blaster 驱动安装失败【已解决】

一、安装步骤 1、将FPGA 开发板插入电脑时,未安装驱动的电脑会提示安装usb-Blaster驱动。Windows搜索框打开设备管理器,在“其他设备”下会发现黄色感叹号的“USB-Blaster”的设备驱动。 2、Quartus系列软件的安装目录下自带USB-blaster的驱动程序,右键更新驱动,选择驱动目录:(D:\intelFPGA\18.1\quartus\drivers\usb-blaster,文件位置和版本请按照自己安装的路径选择),点击Next开始安装。 3、安装成功,重启电脑即可使

adolphwang_909086的博客 6万+

快速排序和快速排序的随机化版本

1、概述 快速排序算法中,采用分治思想,每次调用partition函数对当前规模的数组进行处理,如何处理呢: (1)选择一个主元素,何为主元素,可以理解为电视中主角,此主角在这次调用partition(arr,left,right)后将会找到它的最终位置,使得它的左侧数据都比不大于它,右侧元素都不小于它(由此可知,此快速排序算法是原址排序,直接在原数组中进行排序),同时这个方法将会这个主元的下...

wangqsse的博客 535

比亚迪开放平台接口实战:车身状态监测与智能车联应用开发

本文详细介绍了如何利用比亚迪开放平台的车身状态接口进行智能车联应用开发。通过核心类BYDAutoBodyworkDevice,开发者可以安全获取车辆VIN、车门车窗状态、蓄电池电压、方向盘转角等实时数据,并利用监听器实现状态实时响应。文章提供了从SDK集成、接口调用到典型应用场景(如远程车况检查、车队管理)的完整实战指南,助力开发者快速构建基于比亚迪车辆数据的创新应用。

weixin_29176179的博客 731

用 OData V2 元数据驱动表格体验:SAP UI5 Smart Table 全面解析

摘要: Smart Table是SAPUI5中基于OData元数据自动生成表格的控件,支持个性化、排序、过滤等高级功能。文章从九个维度深入解析其工作机制:1)通过元数据和注解自动生成列;2)支持多种表格类型;3)关键属性的静态化特性;4)与其他智能控件的协同;5)导航属性和导出的处理;6)响应式设计;7)个性化配置;8)性能优化策略;9)端到端实现案例。Smart Table通过读取OData元数据自动完成表格渲染,大幅减少开发工作量,特别适合企业级应用开发场景。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 324

随机化快速排序算法

转载出处:http://www.cppblog.com/liyuxia713/archive/2010/01/24/106332.html Quicksort是一个很好的排序算法,但是其最坏情况运行时间是O(n^2), 还不如Mergesort的O(nlgn), 如何改进Quicksort? 引进随机化思想 一种方法: 对给定的待排序序列,随机地重排列另一种方法:随机选取

Noshandow的专栏 1225

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

随机化算法:快速排序与选择算法及选择算法最坏情况的剔除

像快速排序的运行时间是根据输入序列顺序来决定的,但是我们选择了随机化算法,将运行时间独立于输入序列顺序,收随机生成器的影响

qq_42146775的博客 1456

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

常见排序算法:随机化快速排序算法

基本思想:在快速排序的思想上,对基数的选择采用了一个随机化的选择。 1.对于递归到某一层的数组中,在该数组中随机化选择一个数字,把数组中的数字分为两部分,比该数字小的数据都放在它的左边,比该数字大的数据都放在它的右边。 2.适用递归的思路对每次选出来的数字的左右两边进行排序。 代码: #include <iostream> #include<time.h> usi...

u011441044的博客 3107

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

数据结构与算法 - 快速排序:分治+随机化的效率优化

本文深入解析快速排序算法,包括其核心的分治思想、分区策略和随机化优化。快速排序通过选择基准元素将数组分为两部分并递归排序,平均时间复杂度为O(n log n),但在最坏情况下可能退化到O(n²)。为优化性能,文章介绍了随机化基准选择方法,并提供了Java代码实现及测试示例。该算法因其高效和简洁性成为实际应用中最常用的排序算法之一。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 2万+

【实验】快速排序和随机化快排的性能比较

1 算法概述 1.1 快速排序 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。它由C. A. R. Hoare在1960年提出,也是一种交换排序。它采用了分冶法,基本思路如下: 先从数列中取出一个数作为主元。 分区过程:把比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。 快速排序的最优情况是每一次取到的元素都刚好平分整个数组...

blingblingbing_的博客 2342

算法设计与分析——排序算法(七):快速排序-[快速排序的随机化]

在讨论快速排序的平均情况性能的时候,我们的前提假设是:输入数据的所有排列都是等概率的。但是在实际工程中,这个假设并不会总是成立(见练习7.2-4)。正如在5.3节中我们所看到的那样,有时我们可以通过在算法中引入随机性,从而使得算法对于所有的输入都能获得较好的期望性能。很多人都选择随机化版本的快速排序作为大数据输入情况下的排序算法。 在5.3节中,我们通过显式地对输入进行重新排列,使得算法实现随机化。当然,对于快速排序我们也可以这么做。但如果采用一种称为随机抽样( random sampling)的随机化技术

冯·诺依曼 1万+

【算法导论】c++实现的随机化的快速排序

随机化的快速排序: #include #include #include void swap(int * a,int * b); int partition(int * array_list,int left,int right); void Print(); int random_partition(int * array_list,int left,int right); void

Harry的专栏 1829

【4】快排及随机化算法

快排(Quicksort) 分治算法 原地排序(就在原来的数据区域内进行重排,像插入排序,在原来的区域完成排序,归并排序额外的空间进行排序) 分治 分,快速排序将数据划分为几份,所以快排通过选取一个关键数据,再根据它的大小把原数据分为两个子数组(第一个数组的元素都比这个主元素小,第一个数组的元素都比这个主元素大或相等) 治,用递归处理两个子数组的排序 合并,连接 (A,p,q)(A,p,...

Jimmyzqb的博客 4030

算法导论的C++实现——5.1快速排序的随机化版本

快速排序的局限性 因为快速排序对于已经排好序的数列有着较差的性能,有时我们可以通过在算法中引入随机性,从而使得算法对于所有的输入都能获得较好的性能。很多人都选择随机化版本的快速排序作为大数据输入情况下的排序算法。 比较一般的方法是显式的对输入进行重新排列,使得算法随机化。对于快速排序来说,如果采用一种称为随机抽样的随机化技术,那么可以使分析变得更加简单。与始终采用A[r]作为主元的方法不同,随机抽样是从子数组A[p…r]中随机选择一个元素作为主元。 随机化快速排序的实现 随机取样这种随机方法对于partit

qq_42426141的博客 376
上一篇: 算法实践篇-快速排序
下一篇: 算法实践篇-计数排序
hxpjava1
博客等级 码龄19年 1365粉丝 511原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

hxpjava1

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值