Bubble

算法是程序员的灵魂。 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的，我会常回来看看，并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法，分别是冒泡排序，插入排序，选择排序，希尔排序，归并排序，快速排序，堆排序,计数排序。希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助。 概述 十种常见排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。 基础定义 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 图示 为了防止误导读者，本文所有概念性内容均截取自对应Wiki。 冒泡排序 原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法。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

一：冒泡排序算法 　 冒泡排序（Bubble Sort）算法是一种典型的交换排序算法，通过两两数据交换进行排序。如果有n个数，则要进行n-1趟比较，在第1趟比较中要进行n-1次两两比较，在第j趟比较中要进行n-j次两两比较。 　　复杂度分析：冒泡排序需要 次交换。 1 <? php 2 /* * 3 *冒泡排序算法 4 * */ 5 6 // 定义一个数组，并赋值 7 $arr = array (3,5,8,4,9,6,1,7,2 ); 8 9 // 封装一个方法BubbleSort 10 function BubbleSort( $arr ){ 11 12 $length = count ( $arr ); // count()函数是计算数组中单元数目或者对象中的属性个数 13 14 if ( $length <=1 ){ 15 return $arr ; 16 } 17 18 for ( $i =0; $i < $length -1; $i ++ ){ 19 for ( $j =0; $j < $length -1- $i ; $j ++ ){ 20 if ( $arr [ $j ]> $arr [ $j +1 ]) 21 $t = $arr [ $j ]; 22 $arr [ $j ]= $arr [ $j +1 ]; 23 $arr [ $j +1]= $t ; 24 }

Java交换排序：冒泡排序和快速排序 冒泡排序： 冒泡排序（Bubble Sort）是一种典型的交换排序。比较相邻的数值大小，若相邻中两个数值，前一个数值大于后一个数值，则交换他们两个的位置；否则，不交换。以此类推，直到最后一个数字。 （数值小的往前放，数值大的往后放） 就像石头沉入水底一样，小石头质量小，冒泡小；大石头质量大，冒泡大。 举例：有一个原数组，经理一次冒泡排序的过程;原数组为：14,6,3,10,2 第一次比较：14和6比较，14>6，他们两个交换位置; 第二次比较：14和3比较，14>3，他们两个交换位置; 第三次比较：14和10比较，14>10，他们两个交换位置; 第四次比较：14和2比较，14>2，他们两个交换位置; 冒泡练习：随机产生5个1到100的数字，装入数组，然后通过冒泡排序，由小到大排列出来 package com.zzm.sort; import java.util.Random; public class Bubble { public static void main(String[] args) { bubble(); } // 冒泡-随机产生5个1到10的数字 public static void bubble() { int [] arr = new int [5 ]; for ( int i = 0; i < 5; i++ ) { arr

前言： 在vue项目中，因为涉及到使用文本编辑器， 恰恰vue-quill-editor就是一个简单实用的富文本编辑器。 参考文档： vue中使用vue-quill-editor富文本编辑器，自定义toolbar修改工具栏options 实战： 1.安装 npm install vue-quill-editor --save 2.vue引入 在main.js中引入 1 import VueQuillEditor from 'vue-quill-editor' 2 // require styles 引入样式 3 import 'quill/dist/quill.core.css' 4 import 'quill/dist/quill.snow.css' 5 import 'quill/dist/quill.bubble.css' 6 7 Vue.use(VueQuillEditor) 3.使用 1 <template> 2 <quill- editor 3 v-model="content" 4 ref="myQuillEditor" 5 :options="editorOption" 6 @blur="onEditorBlur($event)" @focus="onEditorFocus($event)" 7 @change="onEditorChange($event)"

最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章。SOM的代码很多，研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包。 这个kohonen包功能很丰富，但是接口不是特别合理。R语言包大部分是统计学家写的，功能强大，数学上严谨，但是不怎么考虑代码的规范和简洁。 kohonen最重要的四个函数： som xyf supersom somgrid 这个命名的随意性容易让程序员抓狂。简单说， som 和 xyf 是 supersom 的封装版本，分别对应单层SOM和双层SOM，如果是两层以上的多层SOM，必须使用 supersom 。这里需要注意一下函数的输入参数。 主要函数 som(X,...) xyf(X, Y, ...) supersom(data, grid=somgrid(), rlen = 100, alpha = c(0.05, 0.01), radius = quantile(nhbrdist, 2/3), whatmap = NULL, user.weights = 1, maxNA.fraction = 0L, keep.data = TRUE, dist.fcts = NULL, mode = c("online", "batch", "pbatch"), cores = -1, init, normalizeDataLayers

在房屋设计耗时耗力的大环境下，如何才能使得建筑和房地产行业有效的降低建筑和房地产行业的设计成本？本文介绍了一种房屋平面设计自动生成方式，旨在不久的未来，能够在给定真实建筑约束下，生成 CAD 级别的房屋几何布局，从而帮助建筑师进行房屋设计。 机器之心编译，参与：Jamin。 项目链接： https:// ennauata.github.io/hous egan/page.html 论文链接： https:// arxiv.org/abs/2003.0698 8 图约束生成对抗网络 房屋对大多数人来说是一个重要的选项，多数人都倾向于舒适安全的环境。同时，在合理预算范围内尽量满足所有功能层面的需求是非常具有挑战性的。在此情况下，只有小部分的业主有足够的预算去聘请专业的建筑师进行房屋设计。 而另一方面，房屋设计是一个昂贵且耗时的迭代过程，在有限的时间和预算成本下，建筑师和客户很多时候只能在户型的设计质量上妥协。 总的来说，建筑户型设计是一件十分耗费时间成本的工作。一个标准的设计流程是： 起草一个「气泡图」(bubble diagram) 来显示房屋的房间数量，类型以及房间之间的连接关系； 绘制对应的房屋平面图并获取用户的意见反馈； 修改气泡图； 反复迭代上述过程。 所以，如果房屋平面设计图可以自动化生成，则可以有效的缓解这一系列难题，同时在房产、建筑

抽丝剥茧 细说架构那些事——【优锐课】 策略设计模式是Java API库中常见的模式之一。这与另一个设计模式（称为状态设计模式）非常相似。本文是在学习完优锐课JAVA架构VIP课程—【框架源码专题】中《学习源码中的优秀设计模式》后写下的学习感悟。简要介绍了该思想，并提供了有关如何在Java中实现该思想的示例。 深入探索Java设计模式（一）之单例模式 总览 策略模式也称为策略模式。它被归类为行为软件设计模式，其中重点是在对象之间找到灵活的通信模式。它有助于在运行时对象之间建立灵活的通信。 策略模式 策略模式的基本思想是在类的较小层次扩展中组合一组操作。与该策略相关的对象确定在给定情况下将使用哪种算法。例如，它使我们能够在运行时交换算法的实现细节，而无需我们重写它。这个想法与依赖注入中的实现模式产生了共鸣，因为它还允许在测试过程中将实现换出，例如在测试代码中执行模拟实现。 从状态设计模式的角度来看，它类似于状态设计模式，它是封装上下文对象状态的对象。策略设计模式中的对象类似地封装了算法的实现，并且可以根据需要在运行时交换事件。 在Java API库中，java.awt.Container组件是使用此模式的示例。此处，LayoutManager充当策略对象。这些类（例如BorderLayout，FlowLayout和GridLayout）实现接口LayoutManager

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 直播有一个很重要的互动：点赞。 为了烘托直播间的氛围，直播相对于普通视频或者文本内容，点赞通常有两个特殊需求： 点赞动作无限次，引导用户疯狂点赞 直播间的所有疯狂点赞，都需要在所有用户界面都动画展现出来 我们先来看效果图： 从效果图上我们还看到有几点重要信息： 点赞动画图片大小不一，运动轨迹也是随机的 点赞动画图片都是先放大再匀速运动。 快到顶部的时候，是渐渐消失。 收到大量的点赞请求的时候，点赞动画不扎堆，井然有序持续出现。 那么如何实现这些要求呢？下面介绍两种实现方式来实现(底部附完整 demo)： CSS3 实现 用 CSS3 实现动画，显然，我们想到的是用 animation 。 首先看下 animation 合并写法，具体含义就不解释了，如果需要可以自行了解。 animation: name duration timing-function delay iteration-count direction fill-mode play-state; 复制代码 我们开始来一步一步实现。 Step 1: 固定区域，设置基本样式 首先，我们先准备 1 张点赞动画图片： 看一下 HTML 结构。外层一个结构固定整个显示动画区域的位置。这里在一个宽 100px ,高 200px 的 div 区域。 < div class ="praise

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 0、算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序 ：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序 ：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后面。 时间复杂度 ：对排序数据的总的操作次数。反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。 空间复杂度： 是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。 1、冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。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。 1.1 算法描述 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个； 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，这样在最后的元素应该会是最大的数；

排序好处： 数据较容易阅读 数据较利于统计及整理 可大幅度减少数据搜索时间 按执行时内存分类 内部排序：排序的数据量小，完全可以在内存内进行排序 冒泡排序法、选择排序法、插入排序法、合并排序法、快速排序法、堆积排序法、希尔排序法、基数排序法 外部排序：排序的数据量无法直接在内存内进行排序，而必须使用辅助存储器（硬盘） 直接合并排序法、K 路合并法、多相合并法 排序算法分析 算法是否稳定 稳定排序是指数据在经过排序后，两个相同键值的记录仍然保持原来的顺序 原始数据：7 (左) 、2、9、7 (右) 、6 稳定排序：2、6、7 (左) 、7 (右) 、9 不稳定排序：2、6、7 (右) 、7 (左) 、9 时间复杂度(省略系数、低阶、常量) 最好情况(Best Case)：数据已完成排序 最坏情况(Worst Case)：每一键值都需重新排列 平均情况(Average Case)：所有情况次数/所有情况数量 空间复杂度 算法在执行过程中所需付出的额外内存空间，仅用到一个额外的空间，空间复杂度最好 内部排序法 排序名称 排序特性 简单排序法 冒泡排序法（Bubble Sort） 稳定排序空间 复杂度为最佳，只需一个额外空间 O(1) 选择排序法（Selection Sort） 不稳定排序 空间复杂度为最佳，只需一个额外空间 O(1) 插入排序法（Insertion Sort） 稳定排序