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排序相关

对于排序，绝大部分情况一发 \(sort\) 完事 这里记录一下不太常用的排序方法 冒泡排序 流程：每次扫描一遍数组，交换相邻两项，每次完成后确定一个数的位置 用途：冒泡排序多和逆序对、树状数组等结合，冒泡一次减少一个逆序对 复杂度：\(O(n^2)；O(n)\) 再来通过例题理解一下冒泡排序的本质： P4

8day

1.哈希表在使用时都认为时间复杂度为常数级别（比较大的常数^-^），指针占8字节   2.有序表的Key要能比较。性能比哈希表差，o(nlogn)    哈希——>有序   　　  

由数据范围反推算法复杂度及算法种类

一般OJ的时间限制是1秒或2秒。 在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在 10^7 ∼ 10^8为最佳。 下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择： n <= 12 算法复杂度：n! 一般算法：暴力dfs n <= 30 算法复杂度：2^n 一般算法: dfs+剪枝，状态压缩dp n <= 100 算法复杂度：O

【随笔】在 O(nlogn) 的时间内计算三维偏序

我们设三维分别为 \(a,b,c\)，以及 \(S_1=\{(i,j)|a_i<a_j\},S_2=\{(i,j)|b_i<b_j\},S_3=\{(i,j)|c_i<c_j\}\) 在这里先假设 \(a,b,c\) 都是排列，也就是不存在相同的数 那么要求的就是 \(|S_1\cap S_2\cap S_3|\) 我们考虑求出来 \(A=|S_1\cap S_2|+|S_2\cap S_3|+|S_3\cap S_1|\)，这

2.O(NlogN)的排序算法

认识O(NlogN)的排序算法 1.剖析递归行为及其时间复杂度的估算 递归过程：递归过程是一个多叉树，计算所有树的结点的过程就是利用栈进行后序遍历，每个结点通过自己的所有子结点给自己汇总信息之后才能继续向上返回，栈空间就是整个树的高度。 例题①用递归方法找一个数组中的最大值

时空复杂度分析

一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。 在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在 107∼108为最佳。 下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择： 1.n≤30, 指数级别, dfs+剪枝，状态压缩dp 2.n≤100 => O(n3)，floyd，dp，高斯消元 3.n≤1000n≤1000 => O(n2)，O(n2logn)

十大经典排序算法-说明

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序

第四十二篇: 快速排序为什么快?

好家伙, 前端知识的学习要暂时告一段落了,要去准备某个小小的比赛了,复习一下以前的知识. "快速排序为什么快?",这是上次一个学长对我的灵魂拷问,我忘了,准确的说也没完全搞懂. 所以,今天来搞搞它.   上一个c语言朴实无华的快速排序: (功能:输入四个数,排序,从小到大输出) #incl

算法从入门到精通（二）：认识O(NlogN)的排序

 一、概述     在上一篇中我们分析了几个时间复杂度为O(N^2)排序算法，今天我们将深入学习几个时间复杂度为O(NlogN)的排序，大家拴好安全带，博主直接弹射起步，开始本篇的内容。 二、分析     1.剖析递归行为     重点：剖析递归行为和递归行为时间复杂度估算     场景：用递归方

数据结构与算法 11.归并排序 mergeSort

归并排序 mergeSort 把序列按长度分成两个子序列，每个子序列再次分解，重复以上操作直至无法分解（递归从外到内的过程） 把两个最小单位的子序列按条件归并成一个新序列，新序列继续和同一层的序列归并（递归从内到外的过程） 使用两个指针从被归并的两个序列中分别取值比较大小，取出满足条件的

数据结构与算法 8.归并排序 mergeSort

归并排序 mergeSort 把序列按长度分成两个子序列，每个子序列再次分解，重复以上操作直至无法分解（递归从外到内的过程） 把两个最小单位的子序列按条件归并成一个新序列，新序列继续和同一层的序列归并（递归从内到外的过程） 使用两个指针从被归并的两个序列中分别取值比较大小，取出满足条件的

3.31面试pony.ai

这一天的面试值得记录一下 算法题是leetcode 1214 这个题目我首先写了一个nlogn的算法，在左边树上迭代，右边树上查找目标值 接下来的问题是，如何进行优化？ 显然nlogn的下一个目标是n.因为nlogn在常数级上已经没有优化空间了 然后n的方法我起初看着两颗树是没有想到的，后来还是面试官提

排序算法总结v2

算法平均情况最坏情况最好情况稳定性插入排序O(n^2)数组倒序数组有序√二分插入O(nlogn)数组倒序数组有序√选择排序O(n^2)数组倒序数组有序×希尔排序O(nlogn)×快速排序O(nlogn)数组有序×归并排序O(nlogn)数组逆序数组有序√堆排序O(nlogn)×基数排序O(d(r+n))√

【LeetCode】300.最长递增子序列——暴力递归（O(n^3)），动态规划（O(n^2)），动态规划+二分法（O(nlogn)）

　　算法新手，刷力扣遇到这题，搞了半天终于搞懂了，来这记录一下，欢迎大家交流指点。   题目描述： 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的

归并排序

时间复杂度：O(nlogn) void merge_sort(int l,int r) { if(l>=r) return; int mid=l+r>>1; merge_sort(l,mid); merge_sort(mid+1,r); int p=l,q=mid+1,k=l; while(p<=mid&&q<=r){ if(a[p]<=a[q]) t[k++]=a[p++];

【算法练习】校招研发工程师笔试题

请留言，说出你的解题思路和答案。稍后，我会把参考答案发到留言区。不定期整理相关的问题答案分享。 01、以下关于数据结构的说法中，正确的是（）。 （A）数据的逻辑结构独立于其存储结构（B）数据的存储结构独立于其逻辑结构（C）数据的逻辑结构唯一决定其存储结构（D）数据结构仅由其逻辑结构和存储

长链剖分小结

概述： 参考神犇yyb的博客 问题：如何做到\(O(nlogn)-O(1)\)复杂度求解\(k\)次祖先？ 常规倍增是\(O(nlogn)-O(logn)\)的，重链剖分是\(O(nlogn)-O(logn)\)的，欧拉序st表能在\(O(nlogn)-O(1)\)复杂度内求两点LCA，但并不能查出k次祖先是谁 长链剖分 方法和树剖十分类似，代码也几乎相同，但我们每

天才ACM代码仓库时间复杂度分析

从第\(37\)行开始那个循环，至多执行\(O(logn)\)次，而里面的线性复制数组操作长度不会超过\(n\)，所以这一部分总时间复杂度为\(O(nlogn)\) 而每次的sort循环都只会排序一段新增的序列，每次的时间复杂度为\(O((R-L)log(R-L))\),所以总的时间复杂度为\(O(nlogn)\) 两者加起来，算法的总复杂

八大排序算法

  时间复杂度 空间复杂度 稳定性  直接插入排序  O(n^2) O(1) 稳定  希尔排序  O(n^(1.3—2))  O(1)  不稳定  简单选择排序  O(n^2)  O(1)  不稳定  堆排序  O(nlogn)  O(1)  不稳定  冒泡排序  O(n^2)  O(1)  稳定  快速排序  O(nlogn)  O

时间复杂度

一.时间复杂度 O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n)  二.算法时间复杂度分析 （1）O(logn) for(int i=1,i<=n;i=i*2) //i按2的幂（1,2,4,8）递增 count++; //循环体执行1+logn次 （2）O(n) int n=8,count=0; for(int i=1,i<

Leetcode 539. 最小时间差 (直接做O(n^2), 贪心排序优化到O(nlogn)

  class Solution { public: int findMinDifference(vector<string>& timePoints) { vector<int> minutes; for (auto timePoint: timePoints) { int hour = stoi(timePoint.substr(0, 2)); int minute = stoi(t

插入排序、希尔排序（Shell）、选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序和基数排序（桶排）的 时间复杂度和空间复杂度

        插入排序         希尔排序（Shell）         选择排序         堆排序         冒泡排序                 快速排序         归并排序和基数排序（桶排）         的 时间复杂度（平均情况、平均情况和最

Till I Collapse CodeForces - 786C

题面 点过去看 题解 首相想当\(k\)固定怎么算， 很简单想出数据结构维护\(nlogn\)的做法， 关键当\(k\) 从 \(1\) 到 \(n\)，怎么办 在仔细看看\(k\)固定时的复杂度，应该是\(ans \times logn\)，其中ans为答案 那从\(1\) 到 \(n\) 的 \(\sum ans\)最坏情况是\(nlogn\) 所以当\(k\) 从 \(1\)

2019.7.16 义乌模拟赛 T3 白兔的子序列

卡常题差评。 首先这个东西我们可以枚举中间那个然后扫描线，那么就变成右边不超过某个值的对左边的逆序对个数这个东西可以直接线段树\(O(nlogn)\)搞。 但是这样常数大的和*一样，我们考虑换一种方法。 我们枚举第一个点，那么其实后面的方案数就是大于第一个点随意排列的方案数减去三

排序--快速排序

　　快速排序算法首先会在序列中随机选择一个基准值（pivot），然后将除了基准值以外的数分为“比基准值小的数”和“比基准值大的数”这两个类别，再将其排列成以下形式。 　　[ 比基准值小的数 ] 基准值 [ 比基准值大的数 ] 　　接着，对两个“[ ]”中的数据进行排序之后，整体的排序便完成