随笔分类 - 算法
摘要:算法特性:一个算法必须具备以下五个重要特性1. 有穷性:一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有穷时间内完成。2. 确定性:算法中的每一条指令必须有确切的含义,没有二义性,在任何条件下,只有唯一的一条执行路径,即对于相同的输入只能得到相同的输出。3. 可行性:算法是可执行的,算法描述的操
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摘要:分治算法 1.定义 将原问题划分成n个规模较小,并且结构与原问题相似的子问题,递归地解决这些子问题,然后再合并其结果,就得到原问题的解。 2.分治策略 “分而治之”,大问题能够拆成相似的小问题,记住这些小问题需要具有相似性。而后将小问题的每个解合成为大问题的解。所以说大问题如何拆,小问题如何合并才是
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摘要:基数排序(Radix Sort) 基数排序是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依次类推,直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的,先按低优先级排序,再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前,高优先级相同的低优先级高的在前。 1.算法描述 取得数组中的最大数,并取得位数;
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摘要:桶排序(Bucket Sort) 桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理:假设输入数据服从均匀分布,将数据分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排
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摘要:计数排序(Counting Sort) 计数排序不是基于比较的排序算法,其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 1.算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素; 统计数组中每个值为i的元素出现的次数
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摘要:堆排序(Heap Sort) 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法: 大顶堆:每个节点的值都大于或等
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摘要:快速排序(Quick Sort) 快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。 1.算法描述 快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。具体算法描
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摘要:归并排序(Merge Sort) 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为2-路归并。 1.
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摘要:希尔排序(Shell Sort) 1959年Shell发明,第一个突破O(n2)的排序算法,是简单插入排序的改进版。它与插入排序的不同之处在于,它会优先比较距离较远的元素。希尔排序又叫缩小增量排序。 1.算法描述 先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,具体算法描述: 选择一
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摘要:插入排序(Insertion Sort) 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。 1. 算法描述 一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如
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摘要:选择排序(Selection Sort) 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。 1
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摘要:冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。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小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 1.算法
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摘要:一、算法分类 1、按类型分类 2、按时间复杂度分类 二、算法复杂度 相关概念: 稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面。 不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度:对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时,操作次数呈现什么规律
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摘要:二叉树的四种遍历方式 前序遍历 中序遍历 后序遍历 层序遍历 我们以二叉搜索树 ——{7,4,9,2,5,8,11,3,12,1} 为例,分别分析这四种遍历方式 前序遍历 访问顺序:根节点、前序遍历左子树、前序遍历右子树 — (根节点访问在前) 遍历结果是:7、4、2、1、3、5、9、8、11、10
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