Money、坤的博客

简单总结一下，在长度为50000的数组，数值在【0~整形最大值】的数组上进行排序测试，O（N^2）的算法和O(NlogN)算法性能上确实是差了很多，包括优化后的排序算法也比优化前的性能好了很多，故在某些场景下，选择合适的排序算法才是成功之道。排序思路：又称缩小增量排序，给定一个数值gap，将原数组按照gap分为若干个组，组内再进行插入排序，直到gap=1，整个数组已经被调整的接近有序，最后再全集和上进行一次插入排序即可；二是合而为整，就是将拆分的数组不断合并，同时合并的过程中将数组有序化。

排序思路每次从无序区间选择一个数插入到合适的位置，插入过程类似于扑克牌的码牌过程，插入排序虽然是O（N^2）的排序算法，但是在近乎有序的数据集上，插入排序的性能甚至优于NlogN的排序算法，所以，插入排序也作为其他高阶排序算法的优化手段；排序思路遍历原数组，依次比较前后元素的大小，如果后一元素比前一元素小，则交换它们位置，否则继续向后遍历，直至整个数组有序；排序思路将待排序数组分为有序区间和无序区间，每次从无序区间选择一个元素添加到有序区间指定位置，直至整个数组有序；时间复杂度O（n^2）......

自定义一个降序的比较器，创建优先级队列时传入比较器}}/***升序的比较器Students1=newStudent("胡歌",30);Students2=newStudent("江江",24);Students3=newStudent("浩存",20);//1.比较器写法Queuequeue=newPriorityQueue(newStudentDesc());.........

堆本质上是一颗完全二叉树，基于最大堆实现的优先级队列，堆顶元素就是当前队列中的最大值，每次出队操作，就从堆顶取出最值，就实现了出队的优先级（JDK中的优先级队列是基于最小堆实现的）。优先级队列底层是基于堆的实现，按照优先级的大小动态出队（动态指的是元素个数动态变化，而非固定）。普通队列FIFO。按照元素的入队顺序出队，先入先出。优先级队列的实际应用之TopK问题。父节点索引(k-1)/2。左子树节点2K+1。右子树节点2k+2。...

1. 合并链表链接：https://leetcode.cn/problems/merge-two-sorted-lists2. 反转链表3. 链表中倒数第k个节点4. 删除链表的倒数第N个节点5. 相交链表6. 环形链表7. 回文链表8. 反转指定区间上范围的链表

二叉树一、概念1. 1 定义一棵二叉树是结点的一个有限集合，该集合或者为空，或者是由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成。二叉树的特点：每个结点最多有两棵子树，即二叉树不存在度大于 2 的结点。二叉树的子树有左右之分，其子树的次序不能颠倒，因此二叉树是有序树。如下图为一颗二叉树：1. 2 概念节点的度：一个节点含有的子树的个数称为该节点的度； 如上图：A的为6；树的度：一棵树中，最大的节点的度称为树的度； 如上图：树的度为6叶子节点或终端节点：度为0的节点称

1.基准值默认选择左侧区间的第一个元素，也可以是其他位置元素；2.在快速排序中，当数组元素小于等于15时，进行插入排序优化算法；3.区间的定义一定要明确，边界值的判断要清晰。