sort函数

本文转载自： https://www.cnblogs.com/figure9/archive/2010/12/10/1902711.html 作者：figure9 转载请注明该声明。 一个Quick sort 究竟可以写到多么短 说实话，我从来没有能一次写对一个快速排序，总是有各种各样的错误。 快排麻烦就麻烦在，没办法去调试它，因为它是 生成递归 的，只能去静态调试，或者是不断的打印数组的状态以推测错误的可能性。然而快排的基本思想却是极其简单的： 接收一个数组，挑一个数，然后把比它小的那一摊数放在它的左边，把比它大的那一摊数放在它的右边，然后再对这个数左右两摊数递归的执行快排过程，直到子数组只剩一个数为止。 下面我先用最常用的C语言来写一个快速排序： 首先可以先写出一些伪代码： void quicksort(int array[], int left, int right) { //Do nothing if left <= right //p <- Get a number from array //Put elements <= p to the left side //Put elements >= p to the right side //Put p in the middle slot which index is pivot //Recursive quicksort

G.Inversions There are N integers (1<=N<=65537) A1, A2,.. AN (0<=Ai<=10^9). You need to find amount of such pairs (i, j) that 1<=i<j<=N and A[i]>A[j]. Input The first line of the input contains the number N. The second line contains N numbers A1...AN. Output Write amount of such pairs. Sample Input Sample test(s) Input 5 2 3 1 5 4 Output 3 【题目来源】：BUN 【题目大意】：求逆序对的个数 【题目分析】 求逆序对有很多方法，比如说用合并排序、分治、树状数组、线段树，甚至连暴力(冒泡排序)也可以做，但是要注意会不会超时。 这里就讲一下树状数组的方法，这一题最有意思的是离散化的方法，这个方法在处理大数据的排序方面很有用，离散化能够有效的降低时空复杂度，他可以改进一个低效的算法。除了加上了一个离散化，其他的用树状数组就可以解决。 1、什么是离散化？ 用我的理解来说就是一种映射，为什么能用离散化呢？或者说离散化能用在哪些方面呢？ 举个例子说吧 ，在排序

目录 主方法求解递归式 比较排序 插入排序 归并排序(Merge Sort) 堆排序 优先队列(Priority queues) 快速排序 Partition 过程 快排性能分析 线性时间排序 计数排序 基数排序 桶排序 主方法求解递归式 常需要求解递归式来计算算法的运行时间。递归树方法不细说，较为直观。主方法提供一种菜谱式方法，熟悉之后使用起来最方便： 如果某个算法，将规模为 n 的问题分解为 a 个子问题，每个子问题规模为 n/b，其中 a 和 b 均为正常数。a 个子问题递归地求解，每个花费时间 T(n/b)，且将子问题分解与合并子问题花费的时间为函数 f(n)。则算法的运行时间可以描述为 T(n) = aT(n/b) + f(n) 若对某个常数 ε > 0，有 \(f(n)=O(n^{log_{b}a - \epsilon})\) ，则 \(T(n)=\Theta(n^{log_{b}a})\) 若 \(f(n)=\Theta(n^{log_{b}a})\) ，则 \(T(n) = \Theta(n^{log_{b}a}lgn)\) 若对某个常数 ε > 0，有 \(f(n)=\Omega(n^{log_{b}a + \epsilon})\) ，且对某个常数c<1和所有足够大的 n 有 \(af(n/b) \leq cf(n)\) ，则 \(T(n) = \Theta(f

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； 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；

索引 1. 插入排序 1.1 直接插入 1.2 折半插入 1.3 希尔排序 2. 交换排序 2.1 冒泡排序 2.2 快速排序 3. 选择排序 3.1 直接选择 3.2 堆排序 4. 归并排序 4.1 迭代归并 总结 1. 插入排序 思想 ：每步将一个待排序的对象, 按其排序码大小, 插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上, 直到对象全部插入为止。 1.1 直接插入 1.1.1 方法： 当插入第i (i >= 1) 个对象时, 前面的V[0], V[1], …, V[i-1]已经排好序。这时, 用V[i]的排序码依次与V[i-1], V[i-2], …的排序码顺序进行比较, 找到插入位置即将V[i]插入, 原来位置上的对象向后顺移。 具体过程： 1. 把n个待排序的元素看成为一个“有序表”和一个“无序表”； 2. 开始时“有序表”中只包含1个元素，“无序表”中包含有n-1个元素； 3. 排序过程中每次从“无序表”中取出第一个元素，依次与“有序表”元素的关键字进行比较，将该元素插入到“有序表”中的适当位置，有序表个数增加1，直到“有序表”包括所有元素。 1.1.2 实例图： 1.1.3 代码： /** * 直接插入排序：将数组从小到大排序 */ #include <iostream> using namespace std; typedef int Index;//下标的别名

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、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。 用一张图概括： 时间复杂度与空间复杂度 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。 1. 冒泡排序 1.1 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，除了最后一个。 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。 1.2 动画演示 冒泡排序动画演示 1.3 参考代码 1 // Java 代码实现 2 public

python实现排序算法（三） 堆排序 堆排序（Heapsort）的基本思想：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。 算法原理 堆排序基本思想是： 将初始待排序关键字序列(R1,R2…Rn)构建成大顶堆，此堆为初始的无序区。 将堆顶元素 R[1]与最后一个元素 R[n]交换，此时得到新的无序区(R1,R2,…Rn-1)和新的有序区(Rn)，且满足 R[1,2…n-1]<=R[n]。 由于交换后新的堆顶 R[1]可能违反堆的性质，因此需要对当前无序区(R1,R2,…Rn-1)调整为新堆，然后再次将 R[1]与无序区最后一个元素交换，得到新的无序区(R1,R2…Rn-2)和新的有序区(Rn-1,Rn)。不断重复此过程直到有序区的元素个数为 n-1，则整个排序过程完成。 复杂度分析 最坏复杂度: 时间复杂度为 O(nlogn) 最好复杂度：时间复杂度在 O(nlogn) 平均复杂度: 时间复杂度为 O(nlogn) 算法实现 import random def heap_sort ( sequence ) : def heap_adjust ( parent ) : #左孩子 child = 2 * parent + 1 #孩子的索引值小于堆的长度 while child <

把要分析的文件放到cywin 目录"home/{当前登录用户名}/" 下，这个好像是可以配置。 分析日志的页面访问，按次数排序，次数多的在最后 awk '{print $4}' click.log | sort | uniq -c| sort -n 所有文件被访问的次数. awk '{print $7}' access_log|sort |uniq -c|sort -nr 所有访问源IP的链接次数. awk '{print $1}' access_log | sort |uniq -c |sort -nr cat access_log.2007-01-19.log | awk -F" " '{print $1}' | sort |uniq -c | sort -rn awk -F" " '{print $1}' #用空格分隔，打印第一列数据 sort|uniq -c # 排序并过滤重复，-c 输出重复次数 sort –rn # 按-n数字进行-r反向排序 ----------------以下没实验过-可参考--------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------------

一、背景　　 　　睡前忽然想写两行代码练练手，想起快速排序的一种变种实现，于是写了快速排序，在理论上完全没问题的情况下测试结果却很诡异，debug半天发现是宏定义导致，作为经验教训记录下来。 二、快速排序变种实现 　　原理： 　　　　|_| |_| |_________________________________________| 　　　　L R unSorted --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 　　　1、取哨兵下标为low，即首元素；初始状态L和R集合都为空，L集合用来存放小于pivot的值，R集合用于存放大于pivot的值。 pivot = vector<T>& vec[low] ; mi = low; ↓mi |——| |_| |_| |_________________________________________| 　　　　L R unSorted 　　 2、遍历初始集合，如果发现当前下标元素值大于pivot则迭代器加1，不做任何操作，效果相当于移动元素到R中。 idx |_| |__| |______________________________________

1 # 冒泡算法:是一种简单排序,重复的遍历要排序的数列,一次比较两种元素,如果顺序错误,就交换两者的位置,重复的的进行知道没有在需要交换 2 # 步骤如下: 3 # 冒泡排序算法的运作如下： 4 # 第一次进行遍历,进行n-1次两两比较,将最大(小)的元素,进行放入最后一位,下一次,对前n-2的元素进行两两进行比较.放入最后第二位.... 5 # 时间复杂度为:(稳定) 6 # 最小为o(n),即该序列的有序的序列,最大为o(n),即,第一次要n-1,n-2,n-3...即最大为o(n^2) 7 import random 8 def produce_num(n): 9 return_nums=[] 10 for i in range(n): 11 num=random.randint(1,n) 12 return_nums.append(num) 13 return return_nums 14 def bubble_sort_high(list_): 15 # 进行升序排序 16 # 控制循环轮数 17 for i in range(len(list_)-1): 18 # 每一次遍历,两两比较,得到最大(小)的元素放入,当前循环长度的最后一位 19 for j in range(len(list_)-i-1): 20 # 如果取出的元素大于剩余的元素,则进行交换元素 21