- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏积累沉淀
必须掌握的八种排序（3-4）--简单选择排序，堆排序
（1）基本思想：堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。 从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。 依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。 （3）代码： /** * 选择排序之堆排序： * * 1. * * 3.排序过程： 堆排序正是利用小根堆（或大根堆）来选取当前无序区中关键字小（或最大）的记录实现排序的。我们不妨利用大根堆来排序。 */ public class HeapSort { /** * 排序算法的实现，对数组中指定的元素进行排序 * * @param array *
1.1K90发布于 2018-01-11 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
16推荐系统3-4协同过滤算法
Note 对于上述电影推荐系统的问题仅仅建立在每位用户都对数个电影进行了评价，并且每部电影都被数位用户评价过的情况下，这样才能重复这个迭代过程来估计出 和 协同过滤算法 指的是当你执行算法时，要观察大量的用户的实际行为来协同地得到更佳的每个人对电影的评分值 把这两个特点结合起来就能得到真正的协同过滤算法。 如果你有电影的特征，你就可以解出以下的最小化问题，找到用户参数 ? 协同过滤算法可以同时学习这两者。我们的优化目标便改为同时针对 x 和 θ 进行。 ? 协同过滤算法使用步骤： 初始 x(1),x(2),...,x(nm)，θ(1),θ(2),... ,θ(nu)为一些随机小值 使用梯度下降算法最小化代价函数 在训练完算法后，我们预测 θ 为用户 j 给电影 i 的评分 通过这个学习过程获得的特征矩阵包含了有关电影的重要数据，这些数据不总是人能读懂的
1K11发布于 2020-08-14 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-选择排序
/** * 排序算法-选择排序 * 选择排序（Selection Sort）算法也是比较简单的排序算法，其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列，从而达到排序的目的。 * 选择排序算法通过选择和交换来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先从原始数组中选择最小的1个数据，将其和位于第1个位置的数据交换。 至此，便完成了对原始数组的从小到大的排序。 * * 选择排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观，但是缺点是执行的步骤稍长，效率不高。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
2.3K30发布于 2021-03-11 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-冒泡排序
/** * 排序算法-冒泡排序 * 冒泡排序（Bubble Sort）算法是所有排序算法中最简单、最基本的一种。 * 冒泡排序算法的思路就是交换排序，通过相邻数据的交换来达到排序的目的。 * 冒泡排序的思路： * （1）对数组中的各数据，依次比较相邻的两个元素的大小。 * （2）如果前面的数据大于后面的数据，就交换这两个数据。经过第一轮的多次比较排序后，便可将最小的数据排好。 * 冒泡排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行（i = n-1）次的外层循环。 * 每次内部的排序随着步骤的递增，需要排序的数据逐步减少，所以需要 （n - i）次的内层循环，注意：i从1开始 */ import java.util.*; public class BubbleSort ：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("最终排序后的数组：" + Arrays.toString(ints)
1.5K20发布于 2021-03-08 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-快速排序
/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序（Quick Sort）算法和冒泡排序算法类似，都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进，从而具有更高的执行效率。 * 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，过程如下： * （1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 * （3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样将左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。 当左、右两部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。 ：" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
1.4K10发布于 2021-03-17 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-希尔排序
/** * 排序算法-希尔排序 * 冒泡排序算法、选择排序算法和插入排序算法，虽然思路比较直观，但是排序的效率比较低。 * 对于大量的数据需要排序时，往往需要寻求其他更为高效的排序算法。 Shell排序算法便是其中一种 * Shell排序算法严格来说基于插入排序的思想，其又称为希尔排序或者缩小增量排序，思路如下： * （1）将有n个元素的数组分成n/2个数字序列，第1个数据和第n/2 * （3）然后，再变为n/4个序列，再次排序。 * （4）不断重复上述过程，随着序列减少最后变为一个，也就完成了整个排序。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组 ：" + Arrays.toString(ints)); } System.out.println("排序后的数组：" + Arrays.toString(ints))
1.2K20发布于 2021-03-12 - 来自专栏技术博文
算法-排序算法-插入排序
/** * 排序算法-插入排序 * 插入排序（Insertion Sort）算法通过对未排序的数据执行逐个插入至合适的位置而完成排序工作。 * 插入排序算法的思路比较简单，应用比较多。 * 插入排序算法通过比较和插入来实现排序，其排序流程如下： * （1）首先对数组的前两个数据进行从小到大的排序。 * （2）接着将第3个数据与排好序的两个数据比较，将第3个数据插入合适的位置。 最后，便完成了对原始数组从小到大的排序。 * * 插入排序算法在对n个数据进行排序时，无论原数据有无顺序，都需要进行n-1步的中间排序。 * 这种排序方法思路简单直观，在数据已有一定顺序的情况下，排序效率较好。但如果数据无规则，则需要移动大量的数据，其排序效率也不高。 size; i++) { ints[i] = (int)(Math.random() * 100 ); } System.out.println("排序前的数组
95220发布于 2021-03-11 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
1、冒泡排序 基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序 第一次冒泡：首先我们将数组第一个数（arr[0]）和第二个数（arr[1]）进行比较，如果第二个数比第一个数大 ： 原理：每一次循环从未排序的数中找出最小的数，然后与已经排好序的数的下一个数进行交换，直到全部记录排序完毕 基本思想：给定数组：int[] arr={里面n个数据}，第一次排序从arr[0]~arr[ --------- 第二趟排序： 原始数据：8 3 7 5 6(2已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据3，8和3交换 排序结果：2 3 8 7 5 6 ----------------------- -------------------------------- 第三趟排序： 原始数据：8 7 5 6(2、3已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据5，5和8交换 排序结果：2 3 5 7 8 6 6已经排好序了，不需要再排序了) 最小数据7，7和8交换 排序结果：2 3 5 6 7 8 排序完成 代码示例： 1 package com.alibaba; 2 3 import org.junit.jupiter.api.Test
1.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 希尔排序
一、排序思想 之前说到插入排序，希尔排序就对其进行了一个优化，优化的思路是： 对待排序列进行分组，组数为gap = arr.length / 2； 对每一组进行插入排序，然后再进行分组，gap = gap / 2； 再对每一组进行插入排序，直到最后组数为1，再进行最后一次插入排序即可； ---- 欢迎大家关注我的公众号 javawebkf，目前正在慢慢地将简书文章搬到公众号，以后简书和公众号文章将同步更新 ，那么整个排序过程就完了。 刚才说了，希尔排序的主要思想就是分组，对每一组分别进行插入排序，那代码就简单了，就是这分组里面将之前插入排序的代码拷过来稍微改改就行了。 ，以前插入排序的代码是这样的： for(int i=1; i<arr.length; i++) { // 默认第一个是有序表，从第二个元素开始进行插入排序 int insertVal = arr
91531发布于 2020-10-10 - 来自专栏学习C/++
【排序算法】希尔排序
希尔排序( 缩小增量排序 ) 希尔排序是一种经典的排序算法，它通过多次插入排序的方式，以及逐步缩小增量的策略，实现对数据的高效排序，希尔排序法又称缩小增量法。 分组思想 希尔排序的核心思想在于将待排序的数据分成若干组，对每一组数据进行插入排序。这样做的好处是，一方面可以减少数据的比较次数和移动次数，另一方面可以利用已经部分有序的性质，加速排序的过程。 排序步骤 希尔排序的排序步骤可以分为以下几个阶段： 分组排序：初始时，根据设定的增量将数据分成若干组，对每组数据进行插入排序，使得每组数据都部分有序。 逐步缩小增量：在每一轮排序后，逐步减小增量的值，重新分组并进行插入排序，直到增量为1。 最后一次排序：当增量为1时，整个数组被视为一组，对整个数组进行插入排序，使得整个数组有序。 ： 希尔排序是对直接插入排序的优化。
68210编辑于 2024-03-30 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 计数排序
前面说的那些排序算法，都是要通过比较来实现的。排序还能不通过比较来实现？是的，计数排序就是这么神奇。 一、排序思想 创建一个计数数组，利用数组下标来表示该元素，用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。 案例： 假如待排序列arr如下： 5 7 4 8 3 5 最大元素是8，所以创建一个最大下标为8的数组： int[] count = new int[9]; 遍历待排序列，第一个是 也就是说，当值相同的情况下，无法保证排序后相同元素出现的顺序和排序前一致，这也就是我们说的不稳定排序。如何优化呢？ 这样一来，就将计数排序变成稳定的了。 3. 计数排序的缺点： 从上面的分析可以知道，计数排序适合分布比较集中的数据，即最大值和最小值相差不多，如果相差特别多，就会很耗费空间。
1.1K21发布于 2020-10-10 - 来自专栏琯琯博客
排序算法-选择排序
排序算法-选择排序 <?php /** * 选择排序. * * @param array $value 待排序数组 * * @return array */ function select_sort(&$value = []) { $length
2K80发布于 2018-05-09 - 来自专栏知识分享
【排序算法】——选择排序
排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。 简介 所谓排序算法，即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。 本篇文章讲述的是排序算法中的选择排序，其中包含了两种排序算法，分别是直接选择排序和堆排序，下面将会一一为大家详细介绍。 1.直接选择排序 下面我们首先来看一看直接选择排序算法的动图演示： 看了上图我们可以得知，直接选择排序算法是首先从第1个位置开始对全部元素进行选择，选出全部元素中最小的给该位置 2.稳定性 在排序算法中，我们不光要关注算法的时空复杂度，还在看看算法的稳定性，什么是稳定性呢？ 因此，我们说选择排序不是稳定的排序算法，它在计算过程中会破坏稳定性。
44310编辑于 2025-05-31 【排序算法】—— 快速排序
2.小区间优化 小区间优化指的是在快速排序算法中针对较小规模的子数组（或子问题）采用其他排序方法，而不是继续使用快速排序本身。 这种优化技术的目的是避免在小规模问题上快速排序的递归调用带来的额外开销，提高算法的整体效率。 这样可以避免递归深度过深，减少递归调用和分区操作的开销，从而提高整体排序算法的性能。 (2).切换到其他排序算法：在快速排序的递归过程中，当子数组大小小于设定的阈值时，停止快速排序的递归，转而使用其他排序算法完成剩余的排序工作。 小区间优化技术能有效降低快速排序在小规模数据上的不必要开销，提高整体排序算法的效率和性能。
67110编辑于 2025-11-15【排序算法】—— 计数排序
一、简介 计数排序，顾名思义就是记录数据出现的次数进行排序，时间复杂度为O(N+K)，空间复杂度为O(N)。只能用于整型，对于比较集中重复率比较高数据更为适用。 二、排序原理 比如对接下来这些数进行排序 arr[11] = { 8,6,4,1,6,2,9,6,2,4,3 } 定义一个tmp用来记录数字出现的次数，那么 (int i = 0, j = 0; i < ret; i++) { while (tmp[i]--) arr[j++] = i + min; } } 三、适用范围 计数排序的缺点就是只能对整型数据进行排序 ，不能对字符，浮点形还有结构体类型进行排序。 而且对于整形的排序他更适合的是最小值和最大值跨度比较小的数据，或者重复率比较高的数据。比如10个整数最小的是1最大的那个是100万。使用计数排序就会导致空间的开销很大，效率也比较低。
25010编辑于 2025-11-15- 来自专栏程序编程之旅
排序算法：快速排序
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 在实际中最常用的一种排序算法，速度快，效率高。 它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列 算法介绍： 设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序 值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。 一趟快速排序的算法是： 1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1； 2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给x，即x=rands[0]； 3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索
95920发布于 2021-01-21 - 来自专栏晏霖
【排序算法】-冒泡排序
前言 冒泡排序是所有排序算法里最为简单的一种，也是面试经常让你手写的一种算法。 说实话在此之前我也写不出来冒泡，所以在算法这块我也是下过功夫的，今天我就来通俗讲解冒泡排序的原理，让大家对冒泡有更深对印象，核心代码五行左右，so easy！ 正文 首先冒泡对意思是什么呢，鱼在水里吐泡泡的时候，由于压强原因，越上升泡泡越大，所以冒泡排序默认是从小到大排序的算法。 上述我说的次数是内层循环的对比次数，也是内层的循环次数，可见有很多循环是没必要的，因为数组并没有更改，所以说直接这样使用冒泡排序是不理想的。 我用了4个长度的数组就要循环这么多次，如果长度是几万的那简直是灾难，冒泡排序适用于数组长度在1万以内的。所以我们要对上面对代码进行优化。
86720发布于 2019-06-26 - 来自专栏武培轩的专栏
排序算法-希尔排序
上一篇讲解了简单插入排序算法，以及在其基础上优化的二分插入排序算法，但是每次插入需要按间隔为 1 移动有序区的元素，效率不高，下面我们来介绍一种新的插入排序算法-希尔排序。 算法简介 希尔排序（Shell Sort），也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。 希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。 然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了（因为直接插入排序在元素基本有序的情况下，效率是很高的）。 算法描述 先将要排序的一组数按某个增量d（n/2,n为要排序数的个数）分成若干组，每组中记录的下标相差d。 对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。 当增量减到1时，进行直接插入排序后，排序完成。 ?
1.3K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏知识分享
【排序算法】—— 计数排序
排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。 简介 所谓排序算法，即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。 本篇文章将为大家介绍一种比较特殊的排序算法，它就是计数排序。 （用升序进行讲解） 基本思想 在此之前，我们所讲的排序算法的本质都是通过比较两个数的大小来进行排序，我们称之为比较排序，而计数排序则是一种非比较排序的算法。 计数排序： 时间复杂度：O（N + range） 空间复杂度：O（range） 2.稳定性 在排序算法中，我们不光要关注算法的时空复杂度，还在看看算法的稳定性 j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的。
32210编辑于 2025-05-31 - 来自专栏琯琯博客
排序算法-堆排序
排序算法-堆排序 <?php /** * 堆排序. * * @param array $value 待排序数组 * @return array */ function heap(&$values = []) { //堆化数组 $ $heap[$i] = $v; $heap = minHeapFixUp($heap, $i); } $values = $heap; //堆排序
86190发布于 2018-05-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号