排序算法

一. 简介 简介： 上一节中，主要介绍了JWT校验，它是无状态的，是基于Token校验的一种升级，它适用的范围很广泛，APP、JS前端、后台等等客户端调用服务器端的校验。本节补充几种后台接口的校验方式，它主要适用于后台代码的调用，不适合JS、APP等客户端直接调用。 　　PS：在一些对接一些银行接口或者一些支付接口，通常会提到这么几个名词： 　　(1). 根据参数名正序排序、根据参数名的ASCII码排序。 　　(2). appKey和appSecret，通常appKey是要当做参数进行传递，appSecret用于Sign值的计算（通常拼接后用MD5加密），有的让你 MD5(拼接参数)，然后再和appSecret拼接一块，有的直接吧appSecret和其它参数按照一定规则直接拼接，最后进行MD5加密。 1. 根据参数名正序排序 eg：参数名分别为appKey、abp、userName、userPwd，排序先根据首字母排序，首字母相同，看第二个字母，依次类推，所以排序的结果为：abp、appkey、userName、userPwd，我们最终想拼接的字符串的形式为：【abp=hh&appkey=hh&userName=hh&userPwd=hh】 代码分享： 借助orderBy和Select可以实现正序排序，然后利用Join方法进行拼接 1 [HttpGet] 2 public

内部排序指排序记录存放在计算机随机存储器中进行的排序过程，外部排序指，由于待排序的记录数量太大，以致排序过程中尚需对外存进行访问的排序过程。 一、快速排序的基本思想 1、快速排序（Quick Sorting）又称分区交换排序，是对冒泡排序算法的改进，是一种基于分组进行互换的排序方法。 2、快速排序的基本思想是：从待排记录序列中任取一个记录Ri作为基准（通常取序列中的第一个记录），将所有记录分成两个序列分组，使排在Ri之前的序列分组的记录关键字都小于等于基准记录的关键字值Ri.key，排在Ri之后的序列分组的记录关键字都大于Ri.key，形成以Ri为分界的两个分组，此时基准记录Ri的位置就是它的最终排序位置。此趟排序称为第一趟快速排序。然后分别对两个序列分组重复上述过程，直到所有记录排在相应的位置上。 在快速排序中，选取基准常用的方法有： （1）选取序列中第一个记录的关键字值作为基准关键字。这种选择方法简单。但是当序列中的记录已基本有序时，这种选择往往使两个序列分组的长度不均匀，不能改进排序的时间性能。 （2）选取序列中间位置记录的关键字值作为基准关键字。 （3）比较序列中始端、终端及中间位置上记录的关键字值，并取这三个值中居中的一个作为基准关键字。 通常取序列中的第一个记录作为关键字。 3、具体的算法描述如下： 算法中记录的比较和交换是从待排记录序列的两端向中间进行的

//插入排序 package alg func Insertion(arr []int) []int { len := len(arr) if len <= 1 { return arr; } for i := 1; i < len; i++ { //获取当前需要插入已排序区域的元素值 val := arr[i] j := i - 1 for ; j >= 0; j-- { if arr[j] > val { //移动数据 arr[j+1] = arr[j] } else { //如果arr[j]小于arr[i]，则对已排序区无需再排序 break; } } //插入排序 第一位 arr[j+1] = val } return arr } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/hackdebug/blog/3158511

学习了一种新的排序算法：冒泡排序，冒泡排序是一种交换排序，指比较相邻的两个元素，如果前者比后者大，就交换位置，继续进行比较。 通过例子来实现： import java.util.Arrays; public class Bubblesort { public static void main(String[] args) { int[] arr=new int[] {1,2,5,3,6,3,8,5,9,0};//定义一个数组 System.out.println(Arrays.toString(arr)); bubbleSort(arr); System.out.println(Arrays.toString(arr)); } public static void bubbleSort(int[] arr) { //遍历数组 for(int i=0;i<arr.length-1;i++) { for(int j=0;j<arr.length-1-i;j++) { //相邻的两个元素进行比较，如果前者比后者大，就交换位置 if(arr[j]>arr[j+1]) { int temp=arr[j]; arr[j]=arr[j+1]; arr[j+1]=temp; } } } } } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4455988

一，介绍 ①什么是桶排序？ 桶排序是在已经数据的范围的条件下，创建若干个桶，根据相应的比较规则将待排数据落入各个对应的桶中，最后扫描 桶 来实现排序。 ②桶排序需要的附加条件 数据的范围已知。 比如，输入整数数据 A(1) A(2)......A(n-1) A(n)，它们都是由小于M的整数组成，此时，就可以创建 M 个桶进行桶排序了 再比如，固定长度的字母字符串数据： S(1) S(2) .....S(n-1) S(n)，任意的字符串S(i)，都由26个小写字母组成，在桶排序过程中，就可以创建26个桶来保存这些字符串 二，桶排序的示例 ①将10万个人的年龄进行桶排序 假设有10万个人的年龄数据， 年龄范围默认是0-99 ，如何对这10万个数据进行排序？ 如果用快排啊、归并排序啊...这样的排序算法是可以。但是这样的排序问题更适合桶排序。采用桶排序的方法如下： 建立100个桶，这可以用一个 一维数组来表示。a[0...99]，依次扫描10万条数据，根据每条数据的值，记录到桶中。比如，第10个人的年龄是18岁，则a[18]++ （这是将出现的频率记录在桶中，是计数，它是将待排序的元素本身进行比较，而不是将“待排序的元素的 组成部分 ”进行比较） 然后，扫描这100个桶，即可得到有序的数组。 如：一个简单的示例： 所有的数据都在0-5范围内： 4，5，2，3，1，4，3，2，1，5，2

突然想自己写个桶排序，然后做课后题又发现了计数排序，觉得挺有趣的。不过书上都没有给代码，所以就自己写了一下代码，超级烂0 0下面先简单介绍下这两种排序 桶排序 桶排序，就是根据散列的思想进行数据的排序。假设有M个桶，采用最简单的hash(key)=key，这样无需比较，就可以把数存入相应的桶中。针对冲突排解问题，此时查找链的方式显然不再适用，采用独立链法，把每个桶以链表的形式存储雷同元素，定义相同元素的偏序，这样能实现排序的稳定性。桶排序完全采用了简单的哈希策略，是比较容易理解的。同时，完全摒弃了CBA式的方式，从而可以突破复杂度O(nlogn)的界限。通过空间换时间的策略，可以达到O(n)的时间复杂度，代价是O(M+N)的额外空间。下面是对于整型数组的桶排序，代码很烂我也没有改，已经测试过： 1 struct node 2 { 3 node(int v = 0, node* s = NULL) :value(v), succ(s) {} 4 int value; 5 node* succ; 6 }; 7 void insert(node &a, int b)//b插入到a后面 8 { 9 node* t = new node(b); 10 if (a.succ) t->succ = a.succ; 11 a.succ = t; 12 } 13 node* bucketSort

做项目的时候，排序是一种经常要用到的操作。如果每次都自己写个冒泡之类的O(n^2)排序，不但程序容易超时，而且浪费宝贵的时间，还很有可能写错。STL里面有个sort函数，可以直接对数组排序，复杂度为n*log2(n)。 sort是STL中提供的算法，头文件为#include<algorithm>以及using namespace std; 函数原型如下： ? 1 2 3 4 5 template < class RandomAccessIterator> void sort ( RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last ); template < class RandomAccessIterator, class Compare> void sort ( RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp ); 使用第一个版本是对[first,last)进行升序排序，默认操作符为"<"，第二个版本使用comp函数进行排序控制，comp包含两个在[first,last)中对应的值，如果使用"<"则为升序排序，如果使用">"则为降序排序，分别对int、float、char以及结构体排序例子如下: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9

原文地址： http://fusharblog.com/3-ways-to-define-comparison-functions-in-cpp/ C++编程优与Pascal的原因之一是C++中存在STL（标准模板库）。STL存在很多有用的方法。 C++模板库中的许多方法都需要相关参数有序，例如Sort（）。显然，如果你想对一个集合进行排序，你必须要知道集合中的对象，那个在前那个在后。因此，学会如何定义比较方法是非常重要的。 C++模板库的许多容器需要相关类型有序，例如set<T> 和priority_queue<T>。 这篇文章旨在告诉大家如何为一个类定义一个排序方法，以便在STL容器或者方法中使用。 作为一个C++程序员，你应该知道这些方法。 如何定义排序？ 简而言之，为一个类定义排序，我们就可以知道类的任意两个对象在排序的过程中谁在前谁在后。我们可以用一个方法来实现，这个方法返回一个bool值表示谁排在前面。显然，我们希望实现一个类似，f(x,y)，这种形式的方法。它接收同一类型的对象作为两个参数，返回值则表明谁会出现在谁前面。 严格弱序化 几乎所有的方法或容器都需要排序来满足数学意义上的标准严格弱序化，否则这些方法或容器的行为将不可预知。 假设f(x,y)是一个比较函数。 如果该函数满足如下条件则它是严格弱序化的。 1.f(x,x) = false; 2. if f(x,y

树形选择排序 (tree selection sort) 具体解释 及 代码(C++) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 算法逻辑: 依据节点的大小, 建立树, 输出树的根节点, 并把此重置为最大值, 再重构树. 由于树中保留了一些比較的逻辑, 所以降低了比較次数. 也称 锦标赛排序 , 时间复杂度为O(nlogn) , 由于每一个值(共n个)须要进行树的深度(logn)次比較. 參考<数据结构>(严蔚敏版) 第278-279页. 树形选择排序(tree selection sort) 是堆排序的一个过渡, 并非核心算法. 可是全然依照书上算法, 实现起来极其麻烦, 差点儿没有不论什么人实现过. 须要 记录建树的顺序 , 在重构时, 才干降低比較. 本着娱乐和分享的精神, 应人之邀, 简单的实现了一下. 代码: /* * TreeSelectionSort.cpp * * Created on: 2014.6.11 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <iostream> #include <vector> #include <stack> #include <queue> #include <utility> #include <climits> using

1，算法描述 算法描述： 对于未排序数据(右手抓到的牌)，在已排序序列(左手已经排好序的手牌)中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。 2，实现步骤 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序； 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描； 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置； 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置； 将新元素插入到该位置后； 重复步骤2~5。 　 　1）常规实现 1　　　 /** 2 * 最差时间复杂度 ---- 最坏情况为输入序列是降序排列的,此时时间复杂度O(n^2) 3 * 最优时间复杂度 ---- 最好情况为输入序列是升序排列的,此时时间复杂度O(n) 4 * 平均时间复杂度 ---- O(n^2) 5 * 所需辅助空间 ------ O(1) 6 * 稳定性 ------------ 稳定 7 */ 8 private static void insertionSort1(int[] a) { 9 long start = System.nanoTime(); 10 int len = a.length; 11 for (int i = 1;