力扣爆刷第150天之TOP100五连刷（几数之和、堆排、合并链表） 文章目录 力扣爆刷第150天之TOP100五连刷（几数之和、堆排、合并链表）一、15. 三数之和二、53. 最大子数组和三、912. 排序数组四、21. 合并两个有序链表五、1. 两数之和 一、15. 三数之和 题目链接：https://leetcode.cn/problems/3sum/descripti

排序是在程序开发中常用的操作，也是个大公司面试的时候检验一个人编程能力的一个必考题，排序就是涉及到了算法了，今天下午就想着来搞一下排序的算法，算是对其有一个初步的了解吧，后天期中考了，挂科可就不是排序算法能够解决的问题了。 衡量一个算法优劣的标准： 1.时间复杂度，完成这个任务，算法所需要的时间。 2.空间复杂度，完成该任务，算法所需要的占用的内存空间，或者是所需要的外部辅助空间。 3.稳

本专栏和大家分享关于排序的算法,其中有插入排（直接插入排序和希尔排序）、选择排序（直接选择排序和堆排）、交换排序（冒泡排序和快速排序）、归并排序以及其他非基于比较的排序 本文与大家分享选择排序 目录  1.直接选择排序 优化： 时空复杂度: 稳定性: 2.堆排 向下调整的代码如下: 那么我们将数组向下调整后有什么用呢?? 具体代码: 时空复杂度: 稳定性: 感谢您的访

二分 int Binary_Search(vector<int> A,int key){int n=A.size();int low=0,high=n-1,mid;while(low<=high){mid=(low+high)/2;if(A[mid]==key)return mid;else if(A[mid]>key)high=mid-1;elselow=mid+1; }return -1;

箴言: 初始阶段，不需要去纠结那一种更优美，非要找出那一种是最好的，其实能解决问题的就是好办法。 一，常见排序时间复杂度 冒泡快排归并堆排桶排时间O(n^2)O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)kn空间O(1)O(1)O(nlogn)O(1)kn 二，堆排 前情提要: 堆属于完全树，完全树可以理解为一个数组。如果不是完全树，就没办法和数组等价，就不会有下面这种父级和子级之间

文章目录 前因后果排序源码堆排代码快排代码希尔排序代码归并排序代码 测试环境100w数据量下的效率测试快排>希尔>归并>堆排 1000w数据下的测试快排>希尔>归并>堆排(差距拉大) 1亿数据量的测试快排>希尔>归并>堆排(差距拉到两倍) 总结皇城PK，个人的快排VS std::sort()数据量1亿测试测试时间对比(娱乐一下： 前因后果 好久没有再亲自写排序方

今天作算法排序实验，发现相同的数据规模，快速排序比堆排序的效率高很多，并且随着数据规模的扩大，二者的差距不断扩大，快速排序的优势越来越明显。快速排序的时间复杂度近似线性增长，堆排序则要大很多。究其原因，应该有以下几个方面：         在堆排序（小根堆）的时候，每次总是将最小的元素移除，然后将最后的元素放到堆顶，再让其自我调整。这样一来，有很多比较将是被浪费的，因为被拿到堆顶的那个元素几

1. 堆排的时间复杂度为O(nlogn)， 空间复杂度为O(1)。 2. 先上原汁原味手写的代码 void heapAdjust(vector<int>& array, int len, int idx) {int left = idx * 2 + 1; //左孩子int right = left + 1; //右孩子if(left < len || right < len)

一、二分查找          1、前提条件：数据有序，随机访问；          2、实现：递归实现，非递归实现          3、注意事项：                 循环退出条件:low <=high,low = high.说明还有一个元素，该元素还要与key进行比较                 mid的取值：mid=（low + high）/2；mid = low

快速排序 选择基准元的方式： 对于分治算法，当每次划分时，算法若都能分成两个等长的子序列时，那么分治算法效率会达到最大。也就是说，基准的选择是很重要的。选择基准的方式决定了两个分割后两个子序列的长度，进而对整个算法的效率产生决定性影响。 最理想的方法是，选择的基准恰好能把待排序序列分成两个等长的子序列。 方法1 固定基准元 如果输入序列是随机的，处理时间是可以接受的。如果数组已经有序时，此时