Wiggle Sort

千万不要被题目所给的栗子给迷惑了,不是一定得找到后半截数字拼接到前半截。

只要满足nums[0] <= nums[1] >= nums[2] <= nums[3]....即可。

所以排序后,只是从第二个开始,i和i+1的置换即可。

public class Solution {
    public void wiggleSort(int[] nums) {
        Arrays.sort(nums);
        for (int i = 2; i < nums.length; i += 2) {
            int temp = nums[i];
            nums[i] = nums[i - 1];
            nums[i - 1] = temp;
        }
    }
}

Given an unsorted array nums, reorder it in-place such that nums[0] <= nums[1] >= nums[2] <= nums[3]....

For example, given nums = [3, 5, 2, 1, 6, 4], one possible answer is [1, 6, 2, 5, 3, 4].



<think> 我们已知用户当前的问题是关于Python内置的sort方法所使用的排序算法。根据之前提供的引用资料,我们并没有直接关于Python sort方法的具体算法描述,因此需要结合外部知识来回答。但根据已知的引用,我们可以参考一些排序算法的实现(如引用1、2、3中的wiggle sort、插入排序、计数排序),但注意这些并非Python sort使用的算法。 实际上,Python的sort方法使用的是Timsort算法,这是一种结合了归并排序和插入排序的混合排序算法,由Tim Peters于2002年设计并应用于Python。Timsort旨在处理现实世界中多种多样的数据情况,尤其擅长处理部分有序的数据集。 下面我将按照要求详细回答: </think> Python 的 `sort()` 方法采用 **Timsort 算法**,这是一种结合了归并排序(Merge Sort)和插入排序(Insertion Sort)优势的混合算法。以下是其核心原理和特点: --- ### Timsort 的核心设计 1. **自适应分段** 扫描数组,将连续升序/降序片段识别为「自然有序段」(run),降序段会被反转优化。例如: `[5, 9, 12, 3, 7, 15]` → 分段为 `[5,9,12]` 和 `[3,7,15]` 2. **插入排序优化小片段** 当片段长度 $min\_run < 64$ 时(经验值),使用插入排序处理。插入排序在小数据量时效率极高(时间复杂度 $O(n^2)$ 但常数项极小)[^2]。 3. **归并排序合并片段** 通过归并排序的 **平衡合并策略** 逐步合并片段: - 使用栈管理待合并片段 - 合并时保证栈顶三个片段满足: $$|Z| > |Y| + |X|$$ $$|Y| > |X|$$ 确保合并操作复杂度均衡(避免最坏情况) --- ### 性能优势 | 场景 | 时间复杂度 | 说明 | |--------------|-------------|--------------------------| | 最佳情况 | $O(n)$ | 完全有序数组 | | 平均情况 | $O(n \log n)$ | 随机数据 | | 最坏情况 | $O(n \log n)$ | 严格保证(优于快速排序) | | 空间复杂度 | $O(n)$ | 归并操作需要临时空间 | **关键优势**: - 对部分有序数据效率接近 $O(n)$ - 稳定排序(相等元素顺序不变) - 规避归并排序和快速排序的最坏情况 --- ### 示例演示 ```python data = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6] data.sort() # 调用Timsort print(data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9] ``` --- ### 设计哲学 Timsort 的核心思想源自 **现实数据通常部分有序** 的观察。通过利用数据的现有有序性,减少不必要的比较操作。其合并策略灵感源自 **平衡二叉树** ,确保合并树的深度最小化[^1]。
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