JAVA面试中经常问到排序算法问题，本人结合网络上一些资源整理了编写一下常用的Demo，并附带运行结果，希望能帮助到大家。/** * @Title: 冒泡排序 * @Description: 将数组中相邻两位进行比较，较大（或较小）位置靠后 * @Description: 效率低，实现简单 * @Description: 最理想情况的时间复杂度为O(n)/最坏的时间复杂度为O(n^2)。 * @param [3, 8, 2, 5, 7] 输出结果 [2, 3, 5, 7, 8] * @return void */ p...
本文记录了博主对算法复杂度分析，常见的几种复杂度，以及平均时间复杂度、最好/最坏时间复杂度的总结。复杂度分析 关于算法的复杂度，我们通常采用大O来进行表示，在此我们假设每行代码的执行时间都一样，为一个单位时间，然后在这个假设的基础上进行时间、空间复杂度的分析。先分析一下上面的代码，2-4行的时间复杂度为3，紧接着有两个for循环，第一个for循环的时间复杂度为n，同时第6行的时间复杂度也为n，而内部的for循环的...
没有做过上百遍面试题，就不会知道生活的压力有多大 一、算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度 1、时间频度： 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。 但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。 并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，...
这次呢，大鹏哥跟大家来谈谈算法的时间复杂度这个东西，通常说到时间复杂度还会想到它的双胞胎兄弟-空间复杂度，下面就先来看一下这两个度的区别：时间复杂度就是度量算法执行的时间长短；空间复杂度就是度量算法所需存储空间的大小。 通常情况下，算法的基本操作重复执行的次数是一个关于n的函数f(n)，因此呢算法的时间复杂度记作：T(n)=O(f(n)) 分析：随着n的增大，算法执行的时间的增长率跟f(n)的增长率成正比，...
1、稳定性 ①冒泡排序 比较是两个相邻的元素比较，交换是两个相邻的元素交换。所以如果两个元素相等，就不用无聊地去交换吧，这样也能减少交换次数。所以冒泡排序是稳定的。 ②选择排序 选择排序是每次给第一个位置选第一小的，给第二个位置选第二小的，以此类推.....。所以说两个相等的元素可能因为选择第一个小的就会被打乱顺序。例如5 8 5 2，这四个元素选第一小的2的时候会把5放入放入2的原位置，导致两个...
一、冒泡排序(BubbleSort)1. 基本思想：设排序表长为n，从后向前或者从前向后两两比较相邻元素的值，如果两者的相对次序不对(A[i-1] > A[i])，则交换它们，其结果是将最小的元素交换到待排序序列的第一个位置，我们称它为一趟冒泡。下一趟冒泡时，前一趟确定的最小元素不再参与比较，待排序序列减少一个元素，每趟冒泡的结果把序列中最小的元素放到了序列的”最前面”。 2.算法实现package 冒泡排序; /*** 相邻数据两两比较，大的排...
时间复杂度常数阶 O(1):跟问题规模没有关系int i = 0;int n = 100; printf("test"); printf("test"); printf("test"); printf("test"); //算法时间复杂度为O(1) 2、线性阶 O(n)：随着问题规模n的增大，对应的计算次数成直线增长int i = 0;int n = 100; int sum = 0; for(i=0; i<n; i++) {sum = sum + i; } //算法时间复杂度为O(n) 3、平方阶 O(n^2)：随着问题规模n的增大，对应的计算次数成抛物线增长in...
在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。 按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n), 线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...， k次方阶O(nk),指数阶O(2n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的...
算法的时间复杂度和空间复杂度-总结 通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析...
这篇文章覆盖了计算机科学里面常见算法的时间和空间的大 O（Big-O）复杂度。我之前在参加面试前，经常需要花费很多时间从互联网上查找各种搜索和排序算法的优劣，以便我在面试时不会被问住。最近这几年，我面试了几家硅谷的初创企业和一些更大一些的公司，如 Yahoo、eBay、LinkedIn 和 Google，每次我都需要准备这个，我就在问自己，“为什么没有人创建一个漂亮的大 O 速查表呢？”所以，为了节省大家的时间，我就创建了这个，希望...
本篇文章详细的介绍了关于php中的常用算法以及时间复杂度，有需要的朋友参考下按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3)代码如下://二分查找O(log2n) function erfen($a,$l,$h,$f){if($l >$h){ return false;}$m = intval(($l+$h)/2);if ($a[$m] == $f){return $m;}elseif ($f < $a[$m]){return erfen($a, $l, $m-1, $f);}else{return erfen($a,...
有没有复杂度为O(n)的二维数组合并去重算法回复内容： 有没有复杂度为O(n)的二维数组合并去重算法$a = [['id'=>1],['id'=>2],['id'=>3],['id'=>4],['id'=>5],['id'=>6] ]; $b = [['id'=>5],['id'=>6],['id'=>7], ]; $c = [['id'=>8],['id'=>9] ];function array_unique_merge() {$params = func_get_args();$result = [];$hashmap = [];$arr_count = count($params);for($i = 0; $i $val) {$md5 = md5(json_encode($val));if (!iss...
header("content-type:text/html;charset=utf8");//算法分析：//1、必须是整数序列//2、如果整个序列不全是负数，最大子序列的第一项必须是正数，//否则最大子序列后面的数加起来再加上第一项的负数，其和肯定不是最大的；//3、如果整个序列都是负数，那么最大子序列的和是0； $arr=array(-2,1,3,9,-4,2,3,8,-3,-4,1,3); $thissum=0; $maxsum=0; $start=0;//记录子序列的起始下标 $end=0;//记录子序...
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3) 代码如下://二分查找O(log2n)function erfen($a,$l,$h,$f){ if($l >$h){ return false;} $m = intval(($l+$h)/2); if ($a[$m] == $f){ return $m; }elseif ($f return erfen($a, $l, $m-1, $f); }else{ return erfen($a, $m+1, $h, $f); }}$a = array(1,12,23...
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3) 代码如下://二分查找O(log2n)function erfen($a,$l,$h,$f){ if($l >$h){ return false;} $m = intval(($l+$h)/2); if ($a[$m] == $f){ return $m; }elseif ($f return erfen($a, $l, $m-1, $f); }else{ return erfen($a, $m+1, $h, $f); }}$a = array(1,12,23...