随笔分类 - 算法笔记
摘要：14.6：排序总结 1、不基于比较的排序，对样本数据有严格的要求，不易改写。 2、基于比较的排序，只要规定好两个样本怎么比大小就可以直接复用。 3、基于比较的排序，时间复杂度的极限是O(N * logN)。 4、时间复杂度O(N * logN)、额外空间复杂度低于O(N)、且稳定的基于比较的排序是不
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摘要：14.5：真正意义上的快排：随机快排 [ ....?... X] 随机从数组中选一个数和最右侧的数进行交换， [ ....X... ?] 拿这个？数作为目标数 将数组划分成： [ <？ ==？ >？ ？] 只需要将最后？和>？区域的第一数交换，？就来到了==？区域 [ <？ ==？ ？ >？ ] 此
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摘要：14.4：快排2.0 [ ..... X] 利用数组的最后一个数X作为目标数 将数组划分成： [ <X ==X >X X] 只需要将最后X和>X区域的第一数交换，X就来到了==X区域 [ <X ==X X >X ] 此时==X的位置固定下来，不用变了。 通过递归: 处理[ <x ]区域 处理[ >x
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摘要：14.3：快排1.0 [ ..... X] 利用数组的最后一个数X作为目标数 将数组划分成： [ <=X >X X] 只需要将最后X和>X区域的第一数交换，X就来到了==X区域 [ <=X X >X ] 此时X的位置固定下来。 通过递归: 处理[ <=x ]区域 处理[ >x ]区域
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摘要：14.2：荷兰国旗问题：分3区域 分3区域、<X 放左边，X放中间， >X放右边 例子： <）[ 3, 4, 6, 0, 7, 4, 5, 1, 3 ]（> 目标数：4 1、当前数 < 目标数，当前数和小于区的下一个数交换，小于区右括，当前数跳下一个。 2、当前数 == 目标数，当前数直接跳下一个。
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摘要：14.1：荷兰国旗问题：分2区域 有数组arr[ L ...R ]，给你一个数X， 拿X去划分数组 1：分2区域、<=X 放左边， >X放右边 2：分3区域、<X 放左边，X放中间， >X放右边 再划分后的区域内，不要求一定有序。 要求不用辅助数组，时间复杂度O(N) 1、当前数<=目标，当前数和（
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摘要：14：快排 前置知识：荷兰国旗问题 比较： 快排1.0 快排2.0 和随机快排
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摘要：https://leetcode-cn.com/problems/count-of-range-sum/ 套例子： 0 1 2 3 arr[ 1, -1, -2, 3] 范围[ -1, 1 ] 暴力解法： 0-0 [ 1 ] 累加和1 符合范围 √ 0-1[1,-1] 累加和0 符合范围 √ 0-2
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摘要：前置知识：前缀累加和 arr[ i ....j ] 求sum[ i, j ]的和 等价于 sum[ i, j ] = preSum[ 0, j ] - preSum[ 0, i-1 ] 前缀和的生成： index 0 1 2 3 4 5 6 arr [-3, 1, 2, 4, 0, -1, 5] 遍
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摘要：13.6 : 加强堆，通过改写经典堆的底层代码
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摘要：13.5: 最大线段重合问题(堆实现)，敏感度 给定很多线段，每个线段都有左右两个位置 [ start, end ]，表示线段开始位置和结束位置，左右都是闭区间， 规定： 1、线段的开始和结束位置一定都是整数值； 2、线段重合区域的长度必须 >= 1，一个点不算重合区域； 线段 a [1, 3] b
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摘要：13.4：建堆两种方式以及时间复杂度讨论 这也是堆这一章节最重要的两方法，涉及到后面的加强堆的实现。 1、如果是一个数一个数的给，自然可以通过heapInsert()来建堆，这是自下而上的方式， 时间复杂度O(N * logN); 2、给一个数组建堆也可以通过heapify()的方式，这是自上而下的
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摘要：13.3：堆排序说明 基于比较的排序时间复杂度O(N * logN)是最好的了 1、先让整个数组都变成大根堆，建立堆的过程 1.1、从上到下的方法，时间复杂度O(N * logN) 1.2、从下到上的方法，时间复杂度O(N) 2、把堆的最大值和堆末尾的值交换，然后减少堆的大小之后，再去调整堆，一直周
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摘要：13.2：堆排序 基于比较的排序时间复杂度O(N * logN)是最好的了 理解了堆以及堆里面的heapInsert() 和heapify()，堆排序就简单了。 1、把数组中的所有数都调成大根堆。heapSize = N。 2、0位置的数和N-1位置的数进行交换。heapSize = N - 1。
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摘要：13.1：堆的heapify下沉过程 现在的要求是： 此时在大根堆上，将最大的数max返回，剩下的数自动按照大根堆的要求重新建成新的大根堆？ 操作思路： [ 8 7 0 1 6 ] 下标： 0 1 2 3 4 我们知道大根堆上最大值一定在index = 0位置上，所以给用户直接返回max = 8没问
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摘要：13：堆结构heap (priority queue)重要结构 之 上移过程heapInsert() 1、堆结构就是用数组实现的完全二叉树结构； 2、完全二叉树中如果每棵树(包括子数) 的最大值都在顶部 是 大根堆； 3、完全二叉树中如果每棵树(包括子数) 的最小值都在顶部 是 小根堆； 4、堆结构
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摘要：12：比较器 1、比较器的实质是重载比较运算符； 2、比较器可以很好的应用在特殊标准的排序上； 3、比较器可以很好的应用在根据特殊标准的结构上； 4、写代码异常容易，还用于泛型编程； 1 public static class Student { 2 public String name; 3 pu
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摘要：11.3：逆序对问题 [3 1 0 4 3 1] 在这个数组里有多少个逆序对？ 从某个数开始往后看 1、3 1；3 0；3 1； 2、1 0； 3、4 3； 4 1； 4、3 1； 现在是不是在说每个数的右边有多少个数比它小？ 经典方法从右往左merge，规则 1、当两个数相等的时候，先拷贝右组数。
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摘要：11.4：大于2倍问题 [ 6 7 1 3 2] 每个数num，问num右边 有多少个数满足 ：num > 右*2 6； 1 和 2； 6 > 右侧有2个数 [ 1 2 ] 乘以2 7; 1、3和2； 7 > 右侧有3个数 [1 2 3 ] 乘以2 1； 1 > 右侧有0个数 [ ] 乘以2 3；
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摘要：11.2：小和问题，暴力求解和归并思想求解 例： [ 6 3 2 1 6 7] 每个数左边，比它小的数累加起来 6； 6的左边有多少个数比6小，0个； 3； 3的左边有多少个数比3小，0个； 2； 2的左边有多少个数比2小，0个； 1； 1的左边有多少个数比1小，0个； 6； 6的左边有多少个数比6
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