Bubble

python实现十大经典算法

戏子无情 提交于 2020-10-28 09:36:26
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、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序。 O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序。 线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。 关于稳定性: 稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。 不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。 名词解释: n:数据规模 k:“桶”的个数 In-place:占用常数内存,不占用额外内存 Out-place:占用额外内存 稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

面向大数据与云计算调度挑战的阿里经济体核心调度系统

浪子不回头ぞ 提交于 2020-10-20 02:00:22
编者按 伏羲(Fuxi)是十年前最初创立飞天平台时的三大服务之一(分布式存储 Pangu,分布式计算 MaxCompute,分布式调度 Fuxi),当时的设计初衷是为了解决大规模分布式资源的调度问题(本质上是多目标的最优匹配问题)。 随阿里经济体和阿里云丰富的业务需求(尤其是双十一)和磨练,伏羲的内涵不断扩大, 从单一的资源调度器(对标开源系统的YARN)扩展成大数据的核心调度服务,覆盖数据调度(Data Placement)、资源调度(Resouce Management)、计算调度(Application Manager)、和本地微(自治)调度(即正文中的单机调度)等多个领域, 并在每一个细分领域致力于打造超越业界主流的差异化能力。 过去十年来,伏羲在技术能力上每年都有一定的进展和突破(如2013年的5K,15年的Sortbenchmark世界冠军,17年的超大规模离在/在离混布能力,2019年的 Yugong 发布并论文被VLDB接受等等)。本文试从面向大数据/云计算的调度挑战出发,介绍各个子领域的关键进展,并回答什么是“伏羲 2.0”。 1. 引言 过去10年,是云计算的10年,伴随云计算的爆炸式增长,大数据行业的工作方式也发生了很大的变化:从传统的自建自运维hadoop集群,变成更多的依赖云上的弹性低成本计算资源。海量大数据客户的信任和托付,对阿里大数据系统来说

python实现基本算法之冒泡排序(Bubble Sort)

亡梦爱人 提交于 2020-10-06 00:47:19
基本算法之冒泡排序(Bubble Sort) 基本算法—01、冒泡排序(Bubble Sort)算法 后面几天会把选择排序,插入排序,归并排序,快速排序等等都发布的!欢迎大家批评指正! 文章目录 基本算法之冒泡排序(Bubble Sort) 0、前言 1、冒泡算法是什么? 2、算法过程图解 3.1、代码实现 3.2、代码改进 4、评判算法 0、前言 评判一个算法的好坏的标准: 时间复杂度 空间复杂度 1、冒泡算法是什么? 冒泡排序(Bubble Sort)是一种计算机科学领域较简单的排序算法 原理:它重复的走访过要排序的元素列,一次比较 两个相邻 的元素,如果他们的顺序是错误的就交换。一直重复的进行到没有相邻的元素交换为止。(一般情况进行N次即可,第N次一定会把第N小的元素放到正确的位置) 这个算法名字的由来是因为越大的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端(升序或者降序),如同气泡浮到顶端一样。故名“ 冒泡排序 ” 2、算法过程图解 3.1、代码实现 代码如下(示例01): """ Bubble Sort冒泡排序 """ def bubble_sort ( alist ) : for i in range ( len ( alist ) - 1 ) : for j in range ( 1 , len ( alist ) - i ) : # 这里的j和j-1就是相邻的两个数

整理:iOS开发算法资料

℡╲_俬逩灬. 提交于 2020-08-19 22:06:48
关于算法的想法 由于面试可能需要手写算法,网上搜罗了一些资料,整理了下算法的OC的实现代码,虽然平时开发中一般用不到,但是多积累一些技术知识,还是对以后发展大有裨益的 github上搜集的几大算法原理和实现代码,只有JavaScript、Python、Go、Java的实现代码 算法文字理解和OC代码实现 1. 冒泡排序算法(Bubble Sort) 相邻元素进行比较,按照升序或者降序,交换两个相邻元素的位置 是一种“稳定排序算法” 1.1 网上文字理论 是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书里出现的感觉一样,每次都在第一页第一位,所以最熟悉。冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个 flag,当在一趟序列遍历中元素没有发生交换,则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。 1.2 算法步骤 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤

堆排序和选择排序

牧云@^-^@ 提交于 2020-08-19 03:24:58
选择排序的执行过程为每次循环遍历数组找出最小(或最大)的数,将其放在数组的有序数列的最后面,每次第i次遍历查找要执行N-i个单位时间,然后要执行N次,故时间复杂度为O(N^2),很简单,比较适合较小的数列的排序。 选择排序的代码selection_sort.cpp会在下面的完整代码中呈现。 而堆排序是对于选择排序的优化排序,它利用率了最大(最小)堆顶的数最大(最小)的性质,使得找到一个数组找到最大(最小)的元素的操作不需要像选择排序一样消耗N-i的时间。其时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)。 在介绍堆排序的执行过程前,先要了解几个公式: 对于一个根节点 i ,其左子树为 2*i+1 ,其右子树为 2*i+2 ,而最后一个有子树的根节点 a 的位置小于等于 N/2,N是待排序数组的长度。 本文中有关堆排序的介绍图片都是转自下面的作者的博客: 作者: dreamcatcher-cx 出处: <http://www.cnblogs.com/chengxiao/> 其执行过程如下: 1.先建立最大(最小)堆(build_heap) 1.1 将数组导入一颗完全二叉树; 1.2 从倒数第一个有子树的根节点开始建立堆(heapify)(操作就是通过比较和变换使得根节点的大小大于(小于)子树的大小。),然后对前面一个根节点做同样的循环操作,直到堆顶也操作结束,则完成建立整个堆。

vue-quill-editor富文本编辑器 结合element-ui 改造 上传图片功能

吃可爱长大的小学妹 提交于 2020-08-16 11:54:08
本文转载借鉴自 https://blog.csdn.net/wepe12/article/details/89447829 改造原因: 1、vue-quill-editor自带的图片上传,上传后地址转换成了base64编码,太长了; 2、此富文本编辑器获取 保存的内容会是 一串 html代码。图片未保存至服务器; 选择element-ui原因: 1、当然是项目中用了element-ui啊 2、element-ui上传有简洁明了的事件捕获 <el-upload v-show="false" ref="upload" class="upload-demo" action="loadUrl" // 上传地址 :before-upload="beforeUpload" // 上传更新前,可操作加个loading啥的 :on-success="upScuccess" // 成功 :on-error="uploadError" // 失败 /> 正文: 安装 npm i vue-quill-editor --save 引入使用 // 引入 import { quillEditor } from 'vue-quill-editor' import 'quill/dist/quill.core.css' import 'quill/dist/quill.snow.css' import

构建更动态更灵活的分布式计算生态

人盡茶涼 提交于 2020-08-14 02:30:58
0. 前言 作为阿里巴巴核心大数据底座,伏羲调度和分布式执行系统,支撑着阿里集团内部以及阿里云上大数据平台绝大部分的大数据计算需求,在其上运行的MaxCompute(ODPS) 以及PAI等多种计算引擎,每天为用户进行海量的数据运算。 在"阿里体量"的大数据生态中,伏羲系统管理着弹内外多个物理集群,超十万台物理机, 以及数百万的CPU/GPU cores。每天运行在伏羲分布式平台上的作业数已经超过千万, 是业界少有的,单天处理EB级别数据分布式平台。其中单个作业规模已经高达数十万计算节点,管理着数百亿的边连接。在过去的十年中,阿里集团以及阿里云上这样的作业数目和规模,锤炼了伏羲分布式平台;与此同时,今天平台上作业的日益多样化,以及向前再发展的需求,对于伏羲系统架构的进一步演化,也都带来了巨大挑战与机遇。本文主要介绍一下在过去的两年多时间中,阿里巴巴伏羲团队对于整个核心调度与分布式执行系统的升级换代,code name DAG 2.0。 1. 背景 1.1 伏羲 DAG/AM 组件 从较高的层面来看整个分布式系统的体系架构,物理集群之上运行的分布式系统,大概可以分成资源管理,作业分布式调度执行,与多个计算节点的运行这三个层次,如同下图所示。通常所说的DAG组件,指的是每个分布式作业的中心管理点,也就是application master (AM)。 AM之所以经常被称为DAG

学会这些CSS,再也不用切图!!!

假装没事ソ 提交于 2020-08-12 07:50:59
三角形 利用 border-color 支持 transparent 这一特性,隐藏三条边框,实现三角形。 < style > .triangle { width : 0 ; height : 0 ; border-style : solid ; box-sizing : border-box ; border-width : 0 10px 10px ; border-color : transparent transparent #c5c5c5 transparent ; } </ style > < div class ="triangle" ></ div > 效果如下:    左上三角形 < style > .left-top-triangle { width : 0 ; height : 0 ; border-style : solid ; box-sizing : border-box ; border-width : 10px ; border-color : #c5c5c5 transparent transparent #c5c5c5 ; } </ style > < div class ="left-top-triangle" ></ div > 效果如下:   正五边形 < style > .pentagon { width : 54px ; position

chrome浏览器美化插件:让您的浏览器页面冒水泡, 游小鱼儿

僤鯓⒐⒋嵵緔 提交于 2020-08-12 02:59:28
  下载插件和效果图   这是一个让你的浏览器冒泡泡的插件, 浏览网页的时候仿佛置身于海底世界;   插件下载地址: http://files.cnblogs.com/files/diligenceday/chromeExtension.crx.zip   效果图:   在线预览页面 <!DOCTYPE html> <html lang= " en " > <head> <meta charset= " UTF-8 " > <title>Document</title> <style> body, html{ margin: 0 ; width: 100 % ; height: 100 % ; background:#eee; } </style> </head> <body> <script> var imgBase64 = " data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAH8AAAByCAYAAAB6Iw7NAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBjSFJNAAB6JQAAgIMAAPn/AACA6QAAdTAAAOpgAAA6mAAAF2+SX8VGAAAABmJLR0QA/wD/AP+gvaeTAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92AAAtbElEQVR42u2dd5hc2Vnmf

几种基础的数学算法(二)- 排序

喜欢而已 提交于 2020-08-11 23:21:31
几种基础的数学算法(二)- 排序 说起排序算法,估计所有小伙伴参加面试都或多或少接触过。我们先来了解几个概念。 时间复杂度:算法完成排序的总的操作次数; 空间复杂度:算法在运行时所需存储空间大小; 稳定的算法:一个序列中,如果 a 原本在 b 前面,且 a = b,排序之后在新的有序序列中 a 仍然在 b 的前面。 不稳定的算法:一个序列中,如果 a 原本在b的前面,且 a = b,排序之后在新的有序序列中 a 可能会出现在 b 的后面。 排序算法对比 排序算法的文章很多,这里给大家推荐个链接: "如果天空不死"的博客 简单介绍五种排序方法 冒泡排序 无序序列 R<sub>n</sub> 中排序一趟只确认一个排序位置,最多经过 n 趟排序。 冒泡排序在一趟中每次比较两个相邻的元素,如果不符合排序要求,则交换两个元素,直到一趟排序结束。 def swap(arr: list, i: int, j: int): tmp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = tmp # 冒泡排序 # 递增排序 def bubble_inc(arr: list): print("source array = " + str(arr)) arr_len = len(arr) if arr_len == 0: return for i in range(0, arr_len):