排序总结_

最新推荐文章于 2025-12-18 13:12:06 发布
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#数据结构 #排序算法 #算法 #python

博客围绕Python展开，涉及数据结构和排序算法相关内容。数据结构是信息技术中存储和组织数据的方式，排序算法则用于对数据进行有序排列，二者在编程和数据处理中至关重要。

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python--排序总结
码银的博客
02-24 3204
快速排序插入排序冒泡排序希尔排序选择排序堆排序归并排序
python排序题总结
weixin_45548695的博客
03-16 2065
排序冒泡排序 O(n^2)选择排序O（n^2）插入排序 O（n^2）快速排序O（nlogn）归并排序O（nlogn希尔排序计数排序O（n）桶排序基数排序 冒泡排序 O(n^2) 遍历两轮，每两个前后比较，大的放到后面。exchange：当一轮中一次都没有交换的时候提前结束遍历。 def bubble_sort(self, li): # 冒泡排序 for i in range(len(li)): exchange = False for j in range(len
常用排序算法总结
leedcanDD的博客
10-22 1729
总结了算法教材上的常见排序算法，伪代码使用ADL语言描述算法
冒泡排序总结
qq_41825377的博客
08-05 2257
冒泡排序总结算法思想：图片演示代码冒泡排序常规版：冒泡排序优化第一版冒泡排序优化第二版 算法思想： 冒泡排序是一种交换排序。 交换排序就是通过元素按照要求进行两两比较，判断是否符合要求，假如不符合要求就将两个元素交换位置来达到排序的目的。 冒泡排序名字的由来就是因为在交换过程中，类似水冒泡，小（大）的元素经过不断的比较交换由水底慢慢的浮到水的顶端。 冒泡排序的思想就是利用的比较交换，利用循环将第 i 小或者大的元素归位，归位操作利用的是对 n 个元素中相邻的两个进行比较，如果顺序正确就不交换，如果顺序错误就
排序算法总结
qq_40691562的博客
03-03 2328
排序算法总结 概述： 转眼大三了，总结下排序算法，对以后推免，找工作都十分有益。 先来个排序算法总结，再详细讨论。 一、冒泡排序（Bubble Sort） 第一个就总结学生平时最常用的冒泡排序吧。 1. 基本思想 它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越...
数据结构——排序总结
m0_52711790的博客
12-14 3632
一、排序的概念 排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。（递增或递减） 二、排序的分类 一图以蔽之： 三、交换排序（省略冒泡） 1、概念 快速排序： 又称划分交换排序（partition-exchange sort），简称快排，一种排序算法，最早由东尼·霍尔提出。在平均状况下，排序n个项目要 O(n log2 n)（大O符号）次比较。在最坏状况下则需要 O(n^2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序 (n lo...
C语言排序算法总结
bitezz的博客
04-22 5159
文章目录前言一、插入排序1.1直接插入排序1.2希尔排序二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 常见的排序算法如下： 一、插入排序 1.1直接插入排序 基本思想：把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中,直到所有的记录插入完为止,得到一个新的有序序列 。 实际中我们玩扑克牌时，就用了插入排序的思想: 当插入第i(i>=1)个元素时，前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序，此时用array[i]的排序码与array[i-1],a
各种排序算法总结
LzyRapX
03-24 1418
各种排序算法总结 排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种排序算法。 下面这个表格总结了各种排序算法的复杂度与稳定性： 各种排序算法复杂度比较.png 冒泡排序 冒泡排序可谓是最经典的排序算法了，它是基
es 默认排序字段_ElasticSearch(7)-排序
weixin_35355431的博客
12-24 3541
一、排序相关性排序默认情况下，结果集会按照相关性进行排序 -- 相关性越高，排名越靠前。 这一章我们会讲述相关性是什么以及它是如何计算的。 在此之前，我们先看一下sort参数的使用方法。排序方式为了使结果可以按照相关性进行排序，我们需要一个相关性的值。在ElasticSearch的查询结果中， 相关性分值会用_score字段来给出一个浮点型的数值，所以默认情况下，结果集以_score进行倒序排列。...
二叉排序树总结
m0_67392409的博客
03-17 1825
二叉排序树的定义 二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 左子树上所有结点的值均小于根结点的值； 右子树的所有结点的值均大于根结点的值； 他的左右子树也分别都是二叉排序树； 二叉排序树的查找过程 首先和根结点的值进行比较，若相等，则返回成功，返回结点位置 若小于根节点的值，则继续在其左子树上查找； 若大于根结点的值，则继续在其右子树上查找； 直至查找成功或者查找失败。 查找成功：走了一条从二叉排序树的根到对应结点的路径。 查找失败：从二叉排序树的根到路径末端。 二叉排序树的插入 查
xuanze.rar_排序_排序算法_选择_选择排序
09-14
总结来说，`xuanze.rar`中的内容着重于解释和实现选择排序算法，通过`xuanze.c`源代码展示了如何用C语言编写选择排序，而`xuanze.JPG`可能是为了辅助理解和可视化排序过程。学习和理解这个例子，有助于深入掌握选择...
new_test.rar_IEEE 节点系统_冒泡排序 快速排序 python_排序
09-20
总结来说，这个压缩包提供了一个学习和实践排序算法的平台。无论是冒泡排序的直观和基础，还是快速排序的高效和复杂，都能帮助我们深入理解排序算法的核心思想和Python编程的技巧。通过分析和运行这些代码，不仅可以...
简化的插入排序_C++_dsp库插入排序_thirdygq_
10-03
总结来说，插入排序是一种简单而实用的排序算法，尤其适用于小规模数据或部分有序的数据。在C++中实现插入排序相对直观，而在DSP库中，插入排序可能被用作处理信号数据的一种工具。如果你想要了解更多关于`thirdygq`...
php 数组排序 array_multisort与uasort的区别
10-28
总结来说，array_multisort适合于不需要键关联的简单或复杂数组的排序操作，而uasort适合于那些需要保持键值关联的关联数组排序操作。开发者在选择排序方法时，应根据具体的应用场景和需求，选择最合适的排序策略。
一千万排序1_earth6oc_堆排序处理1000万数据_milleqq_
09-29
总结一下，堆排序和快速排序都是处理大规模数据的有效工具。堆排序以其稳定的O(n log n)时间复杂度和原地排序特性受到青睐，而快速排序则因其高效的平均性能和广泛的应用场景而著名。在实际应用中，根据数据特性、...
数据结构04——二叉树搜索树BST
moranxiao199的博客
12-16 491
Find查找的效率取决于树的高度，所以我们希望这个树尽量的平衡，不要出现一边倒。支持：查找（Search）、插入（Insert）、删除（Delete）第三种，删除的结点有左、右两颗子树：用另一个结点代替被删除的结点，同一组元素，如果插入顺序不同，二叉搜索树的形态可以完全不同。② 如果 X 大于根结点的关键值，在右子树中进行继续搜索；③ 若两者比较结果相等，搜索完成，返回指向此结点的指针。查找从根结点开始，如果树为空，返回 NULL。：将其父结点的指针指向被删除结点的孩子结点。
数据结构入门：二叉排序树的删除算法
最新发布
2403_89732016的博客
12-18 431
有序二叉树（二叉搜索树）的核心特性是，删除节点时需要保证删除后树的有序性不被破坏。
数据结构-绪论
2401_87622134的博客
12-18 916
数据结构研究数据元素间的逻辑关系，包括集合、线性、树和图四种基本结构。存储结构是逻辑结构在计算机中的实现方式，分为顺序、链接、索引和散列四种模型。算法设计是解决问题的关键，常用策略有蛮力、分治、贪心和动态规划等。算法评价注重正确性、易读性、健壮性和效率，并通过复杂性分析评估其时间与空间开销。
【数据结构】哈希表
2302_81312180的博客
12-14 918
哈希表是一种高效的数据结构，通过哈希函数将键映射到数组特定位置，实现平均O(1)时间复杂度的操作。其核心由数组、哈希函数和冲突处理机制组成。哈希冲突不可避免，可通过开放定址法（线性探测、平方探测、双重哈希）或链地址法（链表/红黑树）解决。负载因子衡量哈希表拥挤程度，过高会导致性能下降。哈希函数设计直接影响性能，常见方法包括直接定址法、除留余数法、乘法散列法和全域散列法。工业级实现中，链地址法因其稳定性和灵活性成为主流选择，如Java HashMap采用链表+红黑树结构
各种排序总结复杂度
03-24
### 各类排序算法的时间和空间复杂度总结 #### 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法，其平均时间复杂度为 O(n²)，最坏情况下也是 O(n²)。然而，它的空间复杂度较低，仅为 O(1)。该算法具有稳定性[^1]。 #### 插入排序 插入排序同样属于简单排序算法之一，其平均时间复杂度也为 O(n²)，但在最佳情况下的时间复杂度可以达到 O(n)。它也是一种原地排序算法，因此空间复杂度同样是 O(1)。值得注意的是，插入排序是一个稳定的排序算法。 #### 选择排序 选择排序通过多次扫描未排序部分找到最小值来完成排序过程。此算法的平均时间复杂度为 O(n²)，并且不依赖于输入数据分布。尽管如此，它的空间复杂度仍然保持在 O(1) 的水平上。不过需要注意的是，选择排序并不具备稳定性。 #### 快速排序 快速排序采用分治策略实现高效排序，在理想条件下能够达到平均时间复杂度 O(n log n)。但是当分区操作不平衡时（例如已经接近完全有序的数据），可能会退化至最差性能 O(n²)。此外，由于递归调用栈的存在，其空间复杂度通常被估计为 O(log n)；而在极端情况下可能上升到线性级别即 O(n)。 #### 堆排序 堆排序利用二叉堆结构来进行排序处理，无论是在最好还是最坏的情况下都能维持固定的时间复杂度 O(n log n)。与此同时，因为不需要额外分配内存资源用于存储临时变量或其他辅助信息等原因，所以它可以做到常量级的空间消耗——也就是 O(1)[^1]。 #### 归并排序 归并排序基于分而治之的思想构建而成，每次都将待排序序列分成若干子序列分别独立排序后再合并起来形成最终结果。这种做法使得即使面对大规模随机分布或者几乎已排好序的情况也能保证拥有良好的效率表现：总体来说都是 O(n log n) 的时间开销。但由于需要创建新的数组用来保存中间状态的缘故，因而增加了额外的需求——具体表现为占用约等于原始列表大小的一倍额外储存单元数量，从而导致整体空间复杂度变为 O(n)[^2]。 ```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:]) merged_arr = [] while left_half and right_half: if left_half[0] < right_half[0]: merged_arr.append(left_half.pop(0)) else: merged_arr.append(right_half.pop(0)) merged_arr.extend(left_half or right_half) return merged_arr ```
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