插入算法很多，无论是在内功修炼，各种笔试面试都是相当有用的。接下来，将陆续将各种排序算法进行练习： 主要分为以下几个部分（其他后面学习补充）： 一、插入类排序：1、直接插入排序（折半插入排序）；2、希尔shell排序；3、二叉树排序； 二、交换类排序：1、冒泡排序 ；2、快速排序； 三、选择类排序：1、简单选择； 2、堆排序； 四、归并排序 五、分配排序（箱排序、基数排序） 所需辅助空间最多：归
【数据结构】——排序算法——1.2、希尔shell排序 一、先上维基的图：希尔排序wiki 图一、插入排序的例子 分类 排序算法 数据结构 数组 最差时间复杂度 根据步长序列的不同而不同。已知最好的： 最优时间复杂度 O(n) 平均时间复杂度 根据步长序列的不同而不同。 最差空间复杂度 O(n) 二、描述 希尔排序简单地举个例子来说，一个年级的人要按某一科分数排序，那么先叫所有班级的
【数据结构】——排序算法——2.1、冒泡排序 一、先上维基的图： 图一、冒泡排序 分类 排序算法 数据结构 数组 最差时间复杂度 最优时间复杂度 平均时间复杂度 最差空间复杂度 总共，需要辅助空间 二、描述 这个算法是最简单了解和实现的排序算法之一，每轮比较，都按照顺序将左右两个数进
【数据结构】——排序算法——2.2、快速排序 一、先上维基的图： 图一、快速排序效果 图二、快速排序实例 分类 排序算法 数据结构 不定 最差时间复杂度 最优时间复杂度 平均时间复杂度 最差空间复杂度 根据实现的方式不同而不同 二、描述 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（
【数据结构】——排序算法——3.1、选择排序 一、先上维基的图： 分类 排序算法 数据结构 数组 最差时间复杂度 О(n²) 最优时间复杂度 О(n²) 平均时间复杂度 О(n²) 最差空间复杂度 О(n) total, O(1)auxiliary 二、描述： 选择算法算是最直观的一个了。每次在队列里抽取一个极大（或极小）值进行排列。每次都需要遍历未被抽取的元素队列。 三、Java程
【数据结构】——排序算法——1.2、二叉树排序 一、先上维基的图：二叉树排序wiki 图一、二叉树排序 二、描述 二叉查找树（英语：Binary Search Tree），也称二叉搜索树、有序二叉树（英语：ordered binary tree），排序二叉树（英语：sorted binary tree），是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树： 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于或
直接插入排序： 在序列中，假设升序排序 1）从0处开始。 1）若走到begin =3处，将begin处元素保存给tmp，比较tmp处的元素与begin--处元素大小关系，若begin处<begin-1处，将begin-1处元素移动到begin；若大于，则不变化。再用tmp去和begin--处的元素用同样的方法去作比较，直至begin此时减少到数组起始坐标0之前结束。 3）以此类推，依次走完序列。
● 直接插入排序（Insert Sort） 1、算法描述： 该算法是一种简单直观的是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上只需用到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、步骤： 1）从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 2）取出下一个元素，在已经排序的
● 快速排序（Quick Sort） 1、算法描述： 在平均状况下，排序n个数据要O(nlg(n))次比较。在最坏状况下则需要O(n^2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他O(nlg(n))算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项的可能性。 2、步骤
● 计数排序 1、算法思想： 计数排序是直接定址法的变形。通过开辟一定大小的空间，统计相同数据出现的次数，然后回写到原序列中。 2、步骤： 1）找到序列中的最大和最小数据，确定开辟的空间大小。 2）开辟空间，利用开辟的空间存放各数据的个数。 3）将排好序的序列回写到原序列中。 具体实现如下： void CountSort(int *arr, int size)
{
assert(a
一、排序算法的分类 下图是我掌握的一些排序算法，我将他们做了分类，当然，排序算法远不止这些。 本篇博客主要记录插入，选择，以及交换排序的冒泡排序，因为快排和归并算法相对复杂，所以，下一篇博客再细细讲述。 二、各种算法的基本思想，分析及其代码实现 1.直接插入排序 a>算法思想：假设第一个数是有序的，那么把后面的数拿出来插入到这个有序数的合适位置，假设是升序（比第一个数小则向后移动第
一、插入排序 1.算法思想 要求在一个已经有序的数据序列中插入一个数据，并且插入次数据后数据序列依然有序，这时就需要用到一种新的排序方法——插入排序，其基本思想就是每步讲一个待排序的记录，按其关键码值的大小插入到前面已经排序的文件中适当的位置，直至全部插入完为止。 2.具体步骤 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 如果已排序的
选择排序 1.基本思想 以升序为例，假设有n个数据，每一趟在后面n-i的待排序的数据元素集合中选出关键码最小的数据元素，作为有序序列的第i个元素，直至待排序集合中只剩下1个元素。 2.操作步骤 举一个例子： 3.算法性能 时间复杂度：直接选择算法需要遍历每一趟选出最小的一个数，遍历n遍，时间复杂度为O(N^2) 稳定性：是一种不稳定的算法。 void SelectSort(int*
快速排排序是效率非常高的排序算法之一。 它的基本思想是：首先选择一个基准值，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都小于基准值，另一部分所有数据都大于基准值，并且经过一趟排序，所选择基准值已经换到了在它应该在的正确位置。然后再通过此方法堆这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归实现。但是具体的将待排序的数据分为两个部分的方法，却有很多： 举一个例
var arrayNumber: [Int] = [2, 4, 6, 7, 3, 8, 1] //冒泡排序 func maopao(var array: [Int]) -> [Int] { for var i = 0;i < array.count;i++ { for var j = i;j < array.count;j++ { if array[
不幸的是,我没有在互联网上找到任何东西,但我确定可以找到 – 我想知道 Swift的排序算法是如何实现的.它是使用mergesort还是quicksort或其他的东西？感谢链接或答案:) 更新：Swift现在是开源的,而且在 > https://github.com/apple/swift/blob/master/stdlib/public/core/CollectionAlgorithms.sw
我们平常所使用的主流编译器,都具有多源代码文件支持.例如把一些类定义在相应的文件中,要使用到这些类时,需要包含定义这个类的文件(如C++),或引用类所在的名字空间(如JAVA),或将这个文件作为单元引用(如Object Pascal) 当我们自己要实现一个支持多源代码文件的编译器时,需要在编译某个源代码文件之前,先编译这个源代码所引用到的文件.例如有一个源文件 a.src,里面定义
Lua这类脚本语言在处理业务逻辑作为配置文件的时候方便省事 但是在大量需要 运算的地方就显得略微不足 按照 Lua内建排序算法 对比C/C++ PHP Java等的快速排序算法进行一下比较。 快速排序算法是基于冒泡排序,优化而来，时间复杂度T(n)=O(nLog2n) ,可见内部采用了二分策略 。 发现在LuaIDE LDT下直接运行效率要比 通过C++加载运行Lua脚本效率高的多 拿50
今天介绍快速排序，这也是在实际中最常用的一种排序算法，速度快，效率高。就像名字一样，快速排序是最优秀的一种排序算法。 思想 快速排序采用的思想是分治思想。 快速排序是找出一个元素（理论上可以随便找一个）作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值，如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序，将其他n-1个
