算法之排序0——简化版桶排序

本文深入探讨了桶排序算法的基本概念,通过一个超级简化的版本示例,详细讲解了其工作流程。文章分析了该算法的时间复杂度为O(N),同时指出了其仅适用于简单数值处理及空间效率低下的局限性。

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看了《啊哈!算法》一书,打算写点读书笔记,记录一下。

先说说桶排序,先说说超级简化版本的桶排序:

    /**
	 * 简化桶排序,以简单的整型为例,数值是多少,就在数组下标相同(桶)的数加一;例如取到数13,那么就a[13]++;
	 * 然后循环桶,输出值大于0的角标(1输出1次,2输出2次)
	 */
	public static void Tong() {
		int a[] = { 1, 20, 9, 3, 8, 4, 72, 8, 16, 7, 8, 13, 24, 5, 20 };// 待排序的值
		int sort[] = new int[100];// 桶

		for (int i = 0; i < a.length; i++) {
			sort[a[i]]++;
		}

		// 输出
		int num = 0;
		for (int j = 0; j < sort.length; j++) {
			num = sort[j];
			for (int k = 0; k < num; k++) {
				System.out.println(j);
			}
		}
	}

共有N个数,需要循环N次,时间复杂度为O(N);

但是简化版桶排序,只能进行最简单的数值处理,且非常浪费空间。

内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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