一、常见的十种排序算法： 冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序 1.【知识框架】 补充：内部排序：整个排序过程完全在内存中进行。 外部排序：由于待排序记录数据量太大，内存无法容纳全部数据，需要借助外部存储。 外部排序：由于待排序记录数据量太大 ...
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2018-11-29 01:28:45
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1、桶式排序： 有n个数的数组，可以建立一个m大小的桶序列count数组，遍历n个数字的数组，每次进行cout[a[i]]++,然后遍历count，如果统计过 就输出。时间复杂度为O(n+m)。 2、基数排序： 与桶排序的思想类似，如果桶排序的n很大，再建立一个m容量的数组就不合适了。 所以可以用多 ...
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2018-11-25 22:25:39
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进制转换 质数 普通判断法 埃氏筛法 欧拉筛法（线性筛法） 欧拉函数 前缀和（容斥原理） 尺取法（数组滚动） 打表 对拍 生成数据 判断数据范围来选择执行算法 快速读入 快速幂 寄存器（register） 前缀++,-- 高精度 模拟 枚举 普通枚举 二进制枚举 二分枚举 二分答案 排序 选择排序 ...
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2018-11-25 14:42:07
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1.起因(WhyHBaseCoprocessor)HBase作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。比如，在旧版本的(<0.92)Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduceJob才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下
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2018-11-18 23:44:24
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一、如何选择合适的排序算法？1.排序算法一览表 时间复杂度 是稳定排序？ 是原地排序？冒泡排序 O(n^2) 是 是插入排序 O(n^2) 是 是选择排序 O(n^2) 否 是快速排序 O(nlogn) 否 是 归并排序 O(nlogn) 是 否桶排序 O(n) 是 否计数排序 O(n+k)，k是数 ...
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2018-11-18 11:37:06
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桶排序: 1. 原理: 根据数据范围，分成若干个数据段的桶，通过遍历讲数据放到对应的桶中。每个桶里都进行快排或归并。2. 时间复杂度: 最好o(n), 最坏o(nlogn), 平均o(n)，一般桶分的越细越多复杂度就会最好。3. 内存消耗: o(n)4. 稳定性: 取决于每个桶的排序方式，快排就不稳 ...
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2018-11-17 11:01:56
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题目:**给定一个整数数组a，其中1≤a[i]≤n（n为数组长度）,其中有些元素出现两次而其他元素出现一次。找到所有出现两次的元素。你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间复杂度内解决这个问题吗？示例：输入:[4,3,2,7,8,2,3,1]输出:[2,3]**看题目条件给的数据大小我就想用计数排序,但是怎么不申请额外空间呢?其实完全可以利用每个元素的高位数据保存信息.但是要确定要保存的信息的范围
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2018-11-16 21:01:30
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目录 （1）数据结构与算法概念解析 （2）数据结构之数组 （3）数据结构之栈 （4）数据结构之队列 （5）数据结构之链表 （6）数据结构之二叉树 （7）数据结构之霍夫曼树 （8）数据结构之红黑树（一）——基础分析 （9）数据结构之红黑树（二）——插入操作 （10）数据结构之红黑树（三）——删除操作 ...
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2018-11-15 21:19:09
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以下三种排序文章内容转自58沈剑原创文章，未做任何改动。 时间复杂度为O(n)的排序，常见的有三种： 基数排序(Radix Sort)，适用范围：整数排序 计数排序(Counting Sort)，适用范围：待排序的元素在某一个范围[MIN, MAX]之间。 桶排序(Bucket Sort)，适用范围 ...
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2018-11-15 10:24:03
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计数排序思想： 对每一个元素，确定小于其的元素个数，利用这一信息即可将其放入正确的位置。 计数排序时间复杂度：Θ(n) 计数排序示例： 基数排序思想： 对欲排序数组按最低有效位（即数字的最后一位）进行排序，之后，用同样的方法对次低有效位进行排序，重复该过程直至所有位数都已排好序。 基数排序时间复杂度 ...
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2018-10-30 22:50:38
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