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RSS订阅原创 算法学习04--列表排序和其他排序算法
排序：将一组“无序”的记录序列调整为为“有序”的记录序列列表排序：将无序列表变为有序列表输入：列表输出：有序列表升序和降序内置排序函数：sort()排序low b三人组：冒泡排序、选择排序、插入排序排序NB三人组：快速排序、堆排序、归并排序其他排序：希尔排序、计数排序、基数排序。
2024-10-17 10:33:42
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原创 算法学习03--列表查找之顺序查找和二分查找
又叫折半查找，从有序列表的初始候选区li[0:n]开始，通过对待查找的值与候选区中间值的比较，可以使候选区减少一半。3.二分查找(二分查找相比顺序查找，有一定的前提条件，需要将无序的列表进行有序的排列后再查找)也叫线性查找，从列表第一个元素开始，顺序进行搜索，直到找到元素或搜索到列表最后一个元素为止。查找：在一些数据元素中，通过一定方法找出与给定关键字相同的数据元素的过程。从上述代码可以看出：顺序查找的时间复杂度为O(n)列表查找(线性表查找):从列表中查找指定元素。输入：列表、待查找元素。
2024-10-13 16:00:10
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原创 算法学习01--时间复杂度和运行效率
显然，它不是执行了32次，而是执行了6次就结束运行代码了，所以这里的时间复杂度是怎样的呢？这个6次是n=64的时候的结果，当n=100时，结果为100、50、25、12、6、3、1，运行了7次，2的7次方等于128，大概等于100，所以log以2为底，n=100时的大概结果为7；日常生活中，吃饭花了多长时间，你不会说花了15分钟28秒35毫秒这样精确的数字，你会说大概一刻钟吧；所以时间复杂度为（log2 n）log以2为底，n为值；print('hello python') 也是O(1) 而不是O(3)
2024-10-13 08:30:00
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原创 算法学习02--空间复杂度和经典算法递归
hanoi(n - 1, a, c, b) # 1. 先把A的n-1个盘子从A经过C移动到B。hanoi(n - 1, b, a, c) # 3. 把B的n-1个盘子从B经过A移动到C。1. 先把A的n-1个盘子从A经过C移动到B（这中间还有多次的移动）def hanoi(n, a, b, c): # a经过b移动到c。三个柱子，A,B,C，从下往上，从大到小的规律顺序摆放着64个盘子。3. 把B的n-1个盘子从B经过A移动到C（这中间还有多次的移动）2. 再把A的第n个盘子移动到C。
2024-10-12 15:00:16
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空空如也
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