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前言 在数据结构中，排序是非常重要的内容，也是未来面试和笔试的重点。本文代码是Java目录前言 一、插入排序 （一）直接插入排序（二）希尔排序二、选择排序（一）选择排序（二）堆排序三、交换排序（一）冒泡排序（二）快速排序四、归并排序（一）归并排序五、计数排序六、其他排序

一、选择排序过程简单描述：首先，找到数组中最小的那个元素，其次，将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次，在剩下的元素中找到最小的元素，将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复，直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。为方便理解我还准备了动图：.p

本系列文章为Java基础入门内容，致力于为大家详细讲解学习Java中的一些难点、常见点等，内容由浅入深。文末有全文重点总结及配套视频资料，更多相关技术问题欢迎和我们一起交流讨论！更多学习资料可点这里获取前言我们要想成为一个优秀的程序员，其实非常关键的一点就是要锻炼培养自己的编程思维，就好比一个狙击手

🎊专栏【数据结构】🍔喜欢的诗句：更喜岷山千里雪三军过后尽开颜。🎆音乐分享【DreamItPossible】大一同学小吉，欢迎并且感谢大家指出我的问题🥰目录🎁冒泡排序🏳️‍🌈图解🏳️‍🌈实现过程🏳️‍🌈代码🎁快速排序🏳️‍🌈图解🏳️‍🌈实现过程🏳️‍🌈代码🎁直接插

目录一.快速排序1.基本介绍2.基本思想二.Hoare快排0.前情知识1.交换数组中的两个元素2.指定范围的插入排序1.基本思路2.代码实现3.优化思路三.挖坑法快排(校招中适用)1.基本思路2.代码实现四.二路快排1.基本思路2.代码实现3.优化思路五.三路快排1.基本思路2.代码实现六.非递归快

一，一维数组1，数组在内存中是连续的内存空间；2，数组的数据类型必须一致；数组定义三种方式；第一种定义只定义，不初始化；数组类型数组名[数组长度];intarr[5];第二种定义定义数组的时候，进行初始化操作；intarr[5]={1，2，3，4，5};第三种定义定义的数组的同时初始化，但不指定数组

文章目录一、排序的相关概念二、常见的十种排序方式1.冒泡排序时间复杂度空间复杂度鸡尾酒排序（改进的冒泡排序）2.选择排序时间复杂度空间复杂度3.快速排序时间复杂度空间复杂度4.插入排序时间复杂度空间复杂度二分插入排序5.希尔排序时间复杂度空间复杂度6.堆排序时间复杂度空间复杂度7.归并排序时间复杂度

✨数据结构与算法—算法篇之动态规划(一)作者介绍:🎓作者:偷偷敲代码的青花瓷🐱‍🚀👀作者的Gitee:代码仓库📌系列文章推荐:🤳JAVA刷题特辑🤳第一章JAVA之牛客网刷题📖笔记【✨点进来花两把游戏的时间学习晚上睡觉都踏实了】✨✨我和大家一样都是热爱编程✨,很高兴能在此和大家分享知识

【C语言蓝桥杯每日一题】——数字三角形😎前言🙌数字三角形🙌总结撒花💞😎博客昵称：博客小梦😊最喜欢的座右铭：全神贯注的上吧！！！😊作者简介：一名热爱C/C++，算法等技术、喜爱运动、热爱K歌、敢于追梦的小博主！😘博主小留言：哈喽！😄各位CSDN的uu们，我是你的博客好友小梦，希望我的

方法一：冒泡排序比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素做同样的工作，执行完毕后，找到第一个最大值。重复以上的步骤，每次比较次数-1，直到不需要比较示例：对数组4,2,8,0,5,7,1,3,9进行排序#include<iostream>usingnames

目录1.注释以及简写 1.1.最大值——INT_MAX，最小值——INT_MIN1.2.比大小函数max(a,b)min(a,b)1.3.使用CIN、COUT代替PRINTF、SCANF1.4.i++和++i1.5.交换函数swap(a,b)2.复杂度3.数组3.1.暴力求解3.2.优化4

学会控制自己是人生的必修课文章目录一、插入排序1.直接插入排序2.希尔排序二、选择排序1.直接选择排序2.堆排序（已经建好堆的基础之上）三、交换排序（Swap）1.冒泡排序（大学牲最熟悉的排序）2.快速排序（Thefastestsortofallsorts有点儿装B，但确实挺快）2.1hoare版本

目录1.1冒泡排序1.算法步骤 3.什么时候最快4.什么时候最慢5.代码实现1.2选择排序1.算法步骤 2.动图演示3.代码实现 1.3插入排序1.算法步骤2.动图演示3.算法实现1.4希尔排序1.算法步骤2.动图演示 3.代码实现1.5归并排序1.算法步骤&

今天的问题从排序算法入手，来讲解如何根据业务需求，结合金典的算法，来实现js高性能开发。情景老板让小明给公司的20000+条数据排个序，但是由于排序的操作会频繁发生，如果操作执行的时间很慢，则会严重降低用户体验，听到这条噩耗后小明开始了代码。1.毫无违和感的排序算法小明根据需求，思考了一会，写下了如

面试官：我们继续来聊聊关于数据结构与算法，你能写一个快速排序?(说话的同时，把我简历反过来，递给我一支笔，意思就是叫我在自己的简历背后写)菜鸟我：什么意思?这里写吗?(指着简历)面试官：嗯菜鸟我：不会面试官：好吧，今天面试就到这里菜鸟我：(心里很火，劳资的简历，想在劳资简历上写代码?)沙雕面试官：(

最近我在学习我们产品的代码，看到了类似以下的一段代码：复制x.set(1)  x.set(2)  x.set(3) x.set(4) x.set(5) 1.2.3.4.5.我当时很是疑惑，为什么不用循环呢?于是就报了一个Issue

 本文内容包括：(双向)冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序(填坑和交换)、归并排序、桶排序、基数排序、计数排序(优化)、堆排序、希尔排序。大家可以在这里测试代码。更多leetcode的JavaScript解法也可以在我的算法仓库中找到，欢迎查看~另外附上十大排序的C++版本，因为写惯了

 Dask库可以将Python计算扩展到多个核心甚至是多台机器。关于Python性能的一个常见抱怨是全局解释器锁（GIL）。由于GIL，同一时刻只能有一个线程执行Python字节码。因此，即使在现代的多核机器上，使用线程也不会加速计算。但当你需要并行化到多核时，你不需要放弃使用Python

排序，面试中，问的比较多。时间复杂度为O(n)的排序，除了基数排序(RadixSort)，还有计数排序(CountingSort)。今天，1分钟，通过几幅图，争取让大家搞懂计数排序。计数排序的适用范围?待排序的元素在某一个范围[MIN,MAX]之间。画外音：很多业务场景是符合这一场景，例如uint3

面试中，TopK，是问得比较多的几个问题之一，到底有几种方法，这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的，今天和大家聊一聊。画外音：除非校招，我在面试过程中从不问TopK这个问题，默认大家都知道。问题描述：从arr[1,n]这n个数中，找出***的k个数，这就是经典的TopK问题。栗子：从arr[1,1