sort函数

整个项目都托管在了 Github 上： https://github.com/ikesnowy/Algorithms-4th-Edition-in-Csharp 查找更为方便的版本见： https://alg4.ikesnowy.com/ 这一节内容可能会用到的库文件有 Quick，同样在 Github 上可以找到。 善用 Ctrl + F 查找题目。 2.3.1 按照 Partition() 方法的轨迹的格式给出该方法是如何切分数组 E A S Y Q U E S T I O N 的。 2.3.2 按照本节中快速排序所示轨迹的格式给出快速排序是如何将数组 E A S Y Q U E S T I O N 排序的（出于练习的目的，可以忽略开头打乱数组的部分）。 2.3.3 对于长度为 N 的数组，在 Quick.sort() 执行时，其最大元素最多会被交换多少次？ N / 2 在快速排序中，一个元素要被交换，有以下两种情况 1.该元素是枢轴，在切分的最后一步被交换 2.该元素位于枢轴错误的一侧，需要被交换到另一侧去 注意，以上两种情况在一次切分中只会出现一次 首先来看第一种情况，如果一个元素变成了枢轴 那么在之后的切分中该元素会被排除，不存在后续的交换。 因此我们的目标应该是： 最大的元素总是出现在错误的一侧，同时切分的次数尽可能多。 接下来我们来思考如何构造这样的数组

题目地址： https://leetcode-cn.com/problems/height-checker/ 思路：将乱序数组排序后，遍历对比两数组有多少处不同 代码： /** * @param {number[]} heights * @return {number} */ var heightChecker = function(heights) { let sortArr = heights.slice(0,heights.length); let number = 0; sortArr.sort(function(a, b) {return a - b}); for(let i = 0; i < heights.length; i++){ if(heights[i] !== sortArr[i] ){ number++; } } return number; }; 收获： arrayObject.slice(start,end)：start：必需。　　　　规定从何处开始选取。如果是负数，那么它规定从数组尾部开始算起的位置。也就是说，-1 指最后一个元素，-2 指倒数第二个元素，以此类推。end:可选。　　　　规定从何处结束选取。该参数是数组片断结束处的数组下标。如果没有指定该参数，那么切分的数组包含从 start 到数组结束的所有元素。　　　　如果这个参数是负数

目录 堆排序 快速排序 冒泡排序 选择排序 插入排序 迷宫问题 基数排序 归并排序 斐波那契数列 汉诺塔问题 计数排序 希尔排序 二分查找 单链表 找错， 快速排序 import time import random def cal_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() res = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print("%s Running time: %s"%(func.__name__, (end_time - start_time))) return res return wrapper 堆排序 import random import time def sift(li, low, high): i = low tmp = li[low] j = 2 * i + 1 while j <= high: if j < high and li[j + 1] > li[j]: j += 1 if li[j] > li[i]: li[i], li[j] = li[j], li[i] i = j j = 2 * i + 1 else: break @cal_time def tree_sort(li, low, high): n

题目地址： https://leetcode-cn.com/problems/height-checker/ 思路：将乱序数组冒泡排序后，对比两数组有多少处不同 代码： int heightChecker(int* heights, int heightsSize) { int sort[heightsSize]; memcpy(sort, heights, heightsSize*sizeof(heights[0])); for (int i = 0; i < heightsSize; i++) { for (int j = i + 1; j < heightsSize; j++) { if (sort[i] > sort[j]) { int temp = sort[i]; sort[i] = sort[j]; sort[j] = temp; } } } int count = 0; for (int i = 0; i < heightsSize; i++) { if(heights[i] != sort[i]){ count++; } } return count; } 收获：复制数组使用memcpy函数 https://www.runoob.com/cprogramming/c-function-memcpy.html 来源： https://www.cnblogs.com

以下源码基于 PHP 7.3.8 array array_unique ( array $array [, int $sort_flags = SORT_STRING ] ) (PHP 4 >= 4.0.1, PHP 5, PHP 7) array_unique — 移除数组中重复的值 参数说明： array：输入的数组。 sort_flag：（可选）排序类型标记，用于修改排序行为，主要有以下值： SORT_REGULAR - 按照通常方法比较（不修改类型） SORT_NUMERIC - 按照数字形式比较 SORT_STRING - 按照字符串形式比较 SORT_LOCALE_STRING - 根据当前的本地化设置，按照字符串比较。 array_unique 函数的源代码在 /ext/standard/array.c 文件中。由于 PHP_FUNCTION(array_unique){ // code... } 篇幅过长，完整代码不在这里贴出来了，可以参见 GitHub 贴出的源代码。 定义变量 zval *array; uint32_t idx; Bucket *p; struct bucketindex *arTmp, *cmpdata, *lastkept; unsigned int i; zend_long sort_type = PHP_SORT_STRING; //

以下三个排序算法平均时间复杂度均为 堆排序（Heap Sort） 不稳定排序，接下来引入几个概念： 堆 一个如此编号的完全二叉树（完全二叉树：对于树中任意一个非叶节点，它要么左右子节点都有，要么只有左子节点。） 对于每个节点，其左子节点编号为其2倍，右子节点为2倍加1。 最大堆 父节点存的数永远比左右子节点存的数都大，如图： 同理，最小堆即：父节点存的数永远比左右子节点存的数都小。 排序步骤 以最大堆为例，也就是降序排序。 首先要构建最大堆： 1.每读入一个数，每个数放置在堆的对应位置（就是它的数组下标）。 2.然而对于这个数，与其父节点比较，大于就交换，越界或交换不了就退出。（相当于把这个数一层层往上提，直到提不动或越界） 3.重复1、2步骤，直到所有数据读入。 其次要维护最大堆： 1.将根节点（a[1]）存储的数输出。（因为它一定是整个堆中最大的） 2.将堆末（即a[n]）的数移至根节点，同时n--。 3.维护最大堆：将根节点的数与子节点比较，若左右子节点中有比它大的，则与左右子节点中较大的交换，直到无法交换或越界。（相当于把这个数一层层往下拉，直到拉不动或越界） 4.重复1、2、3步骤，直到所有数输出。 代码如下 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std;

1，什么是算法的时间和空间复杂度 　　算法（Algorithm）是指用来操作数据，解决程序问题的一组方法，对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 　　那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 　　主要还是从算法所占用的 时间 和 空间 两个维度取考量。 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常使用时间复杂度来描述。 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用空间复杂度来描述 　　因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况，然而，有的时候时间和空间却又是鱼与熊掌，不可兼得，那么我们就需要从中去取一个平衡点。 　　下面分别学习一下时间复杂度和空间复杂度的计算方式。 1.1 时间复杂度 　　我们想要知道一个算法的时间复杂度，很多人首先想到的方法就是把这个算法程序运行一遍，那么它所消耗的时间就自然而然的知道了。这种方法可以吗？当然可以，不过它也有很多弊端。 　　这种方式非常容易受运行环境的影响，在性能高的机器上跑出来的结果与在性能低的机器上跑的结果相差会很大。而且对测试时使用的数据规模也有很大关系。再者我们再写算法的时候，还没有办法完整的去运行呢，因此，另一种更为通用的方法就出来了：大O符号表示法，即T(n) = O(f(n))。 　　我们先看一个例子： for(i=1; i

排序，是许多编程语言中经常出现的问题。同样的，在Python中，如何是实现排序呢？（以下排序都是基于列表来实现） 一、使用Python内置函数进行排序 Python中拥有内置函数实现排序，可以直接调用它们实现排序功能 Python 列表有一个内置的 list.sort() 方法可以直接修改列表。还有一个 sorted() 内置函数，它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。 1.sort() 函数： list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) 其中参数的含义是： cmp -- 可选参数, 如果指定了该参数会使用该参数的方法进行排序。 key -- 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 reverse -- 排序规则， reverse = True 降序， reverse = False 升序（默认）。 默认输入列表就可以排序，例如： list=[1,2,4,5,3]list.sort()print(list)>>>[1,2,3,4,5] 2.sorted() 函数： sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) 其中： iterable -- 可迭代对象。 cmp -- 比较的函数，这个具有两个参数

Redis源码分析（一）redis.c //redis-server.c 入口函数 int main() 4450 int main ( int argc , char * * argv ) { 4451 initServerConfig ( ) ; 4452 if ( argc == 2 ) { 4453 ResetServerSaveParams ( ) ; 4454 loadServerConfig ( argv [ 1 ] ) ; 4455 } else if ( argc > 2 ) { 4456 fprintf ( stderr , "Usage: ./redis-server [/path/to/redis.conf]\n" ) ; 4457 exit ( 1 ) ; 4458 } else { 4459 redisLog ( REDIS_WARNING , "Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use 'redis-server /path/to/redis.conf'" ) ; 4460 } 4461 initServer ( ) ; 4462 if ( server . daemonize )

（未完待续。。。） 更新队列：二分(lower_bound&upper_bound)完善，vector,deque,set,bitset以及一些神奇函数 本文同步更新于我的 luogu blog 前言： STL是个好东西，可以帮助我们较快 懒 的构建程序。 虽然这玩意儿常数大 但在时间复杂度正确的情况下，一般不会有人 xian de dan teng 去卡STL的。 在本蒟蒻会的前提下整理的，可能不全 目录： sort 队列&优先队列 二分（lower_bound&upper_bound） 正文 sort 这玩意儿应该挺好理解，大佬们把它优化的很好了，一般排序就用它就ok 输入: 10 5465 12 54 6 21 54 315 1 0 1 #include<cstdio> #include<algorithm>//sort所在头文件 using namespace std;//sort const int N=10005; int n,a[N]; int main() { scanf("%d",&n); for(int i=1;i<=n;i++) { scanf("%d",&a[i]); } sort(a+1,a+n+1); /* a:排序数组名称 1:起始下标 n:数组长度 */ for(int i=1;i<=n;i++) { printf("%d ",a[i]); }