【排序】归并排序

最新推荐文章于 2024-12-15 17:47:59 发布
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#归并排序

博客围绕归并排序展开，虽未给出具体内容，但可知核心为归并排序这一信息技术领域的排序算法。归并排序在数据处理、算法设计等方面有重要应用。

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dustdawn
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常见排序算法之归并排序——归并排序
保护小周ღ的博客
07-12 2271
归并排序（MERGE-SORT）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法 （Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序 列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。...
排序算法——归并排序
2202_75359757的博客
09-13 1030
归并排序（merge sort）是一种基于分治策略的排序算法，包含图 1所示的“划分”和“合并”阶段。（图 1 归并排序的划分与合并阶段）
快速排序与归并排序
qq_62800805的博客
10-06 1086
快速排序和归并排序是两种常见且高效的排序算法，它们都基于比较操作来实现数据排序。快速排序通过选择基准元素将待排序数据划分成左右两个子序列，然后递归对子序列排序；归并排序通过递归地将待排序数据分割成较小的子序列，然后合并排序好的子序列。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的排序算法。
归并排序 详解
热门推荐
k_koris的博客
05-30 28万+
注：内容，图片来自于慕课网liuyubobobo老师的课程。 算法复杂度：O（nlogn）； 也许有很多同学说，原来也学过很多O（n^2）或者O（n^3）的排序算法，有的可能优化一下能到O（n）的时间复杂度，但是在计算机中都是很快的执行完了，没有看出来算法优化的步骤，那么我想说有可能是你当时使用的测试用例太小了，我们可以简单的做一下比较： 当数据量很大的时候 nlogn的优势将会比...
快速排序 归并排序 几种排序的时间复杂度和空间复杂度
a1463073169的博客
04-16 1999
快速排序在数量不算太多的情况下排序速度比较快。假设给定一组无序数据 [100,30,200,90,150,-100,-300,22,300,400,210,260,4,1,9,111,222,878]，使用快速排序进行排序。
排序之归并排序
dong132697的博客
09-03 2万+
归并排序（MERGE-SORT）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。所谓归并，就是将两组有序的数据合成为一组有序的数据，例如有如下两个有序数组，将两个有序数组归并为一个有序数组，这就是一次归并操作。
归并排序java实现
bitcarmanlee的博客
05-16 1000
归并排序是分治思想(divide-and-conquer)的经典运用。分治是先将现有问题分(divide)成一些小问题去递归求解，然后再将所有分的问题进行治理(conquer)合并得到最终结果。1.归并排序利用了完全二叉树的性质，最好最坏与平均时间复杂度均为O(nlogn)。下图来自参考文献1，该图就很清晰描述了归并排序的全过程。2.归并排序是一种稳定排序算法。
Java归并排序
qq_38875964的博客
12-11 3948
归并排序（Merge Sort）是应用分治思想的一个典型例子。把一个待排序序列拆分为两个子序列，分别对两个子序列排序，子序列排序时也采用相同的方法，直至拆分后的两个子序列都是有序的，即长度为1的序列天然有序，这时停止拆分，将两个有序的子序列归并为一个更大的有序序列，与之前拆分时的路径相反，不断的归并有序子序列，最终归并为一个序列。这种将两个有序序列归并为一个有序序列的操作称为二路归并。
归并排序算法
2401_86810295的博客
12-15 2113
归并排序（Merge Sort）是一种基于分治策略的高效排序算法。它的基本思想是将一个数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个最终的排序数组。
必学排序算法——归并排序
ycs66的博客
10-19 1905
归并排序算法是必须掌握的一种基础算法，在一些比较出名的竞赛acm、蓝桥杯，并且在一些公司面试题中都可能会出现，而且作为简单题我们必须要拿下，所以我们要引起重视，下面让我们来深入了解归并排序算法。归并排序（Merge Sort）是一种经典的分治算法，它采用分治法将一个数组分成若干个子数组，分别对每个子数组进行排序，然后再将已排序的子数组合并成一个完整的排序数组。归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)，且它是一个稳定的排序算法。
数据结构排序选择排序归并排序基数排序PPT学习教案.pptx
10-05
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一个使用Python编程语言实现计算机科学核心算法与数据结构的综合性代码仓库与学习指南_包含冒泡排序选择排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序基数排序桶排序等经典排序算.zip
12-20
代码仓库细致地涵盖了多种经典的排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、希尔排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。 冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一...
项目极简说明_这是一个全面涵盖计算机科学中十大经典排序算法的详细实现与深度分析的开源项目包括冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序计数排序桶排序基数排序.zip
10-05
这些排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、计数排序、桶排序以及基数排序。 冒泡排序通过重复遍历待排序的数列，比较相邻的两个元素，如果顺序错误就交换它们，直到数列变得...
数据结构课件：第10章 排序2选择排序归并排序基数排序.pptx
06-01
本篇内容主要涉及数据结构中的内部排序方法，包括选择排序、堆排序以及归并排序和基数排序。这些排序算法是计算机科学中数据处理和算法设计的基础部分，对于理解和优化程序性能至关重要。 **选择排序**是一种简单...
计算机科学_算法设计与分析_多种排序算法实现与性能优化_包括冒泡排序快速排序归并排序堆排序基数排序等经典排序算法的Python实现并提供时间复杂度分析空间复杂度比较可.zip
07-24
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基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
最新发布
12-21
本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
12-21
内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
12-21
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告
遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
12-21
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
外部排序归并排序时间
12-29
### 外部排序的时间复杂度 对于外部排序而言，由于涉及磁盘I/O操作，整体效率不仅取决于算法本身的时间复杂度，还受到读写速度的影响。通常情况下，当数据量超出内存容量时，会采用多趟处理的方式进行排序。每趟处理过程中，程序将部分数据加载到内存完成内部排序后再写出至临时文件；最终再对这些临时文件执行k路归并得到完全有序的结果集[^3]。 具体来说，在理想状况下（假设每次都能充分利用缓冲区），外部排序的整体时间复杂度大约为 O(nlog_kn)，其中 k 表示可同时参与归并的文件数目，而 n 则代表待排序记录总数。这里需要注意的是，实际应用中的性能还会因硬件条件差异有所波动。 ### 归并排序的时间复杂度 归并排序遵循分治原则，即递归地将列表分割成更小子序列直到每个子序列仅含单个元素，之后逐步两两合并已排序的小序列形成更大规模的有序集合。这一过程确保了即使面对逆序排列的数据也能保持稳定的线性对数级运行效率。 归并排序的最佳、最差以及平均情况下的时间复杂度均为 O(n log n) 。这是因为无论输入如何分布，都需要经历相同次数的划分与合并动作才能使整个数组变得有序[^4]。 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) right_half = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_list = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_list.append(left[i]) i += 1 else: sorted_list.append(right[j]) j += 1 sorted_list.extend(left[i:]) sorted_list.extend(right[j:]) return sorted_list ```
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