一、归并排序二、快速排序三、堆排序四、计数排序五、桶排序六、基数排序 一、归并排序 归并排序就是利用归并的思想进行排序,也就是分而治之的策略,将问题分成一些小问题,然后递归求解,再将解决好的小问题合并在一起。和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,但表现比选择排序好的多,因为始终都是 O(...
插入排序 O(n²) O(1) 稳定 小规模数据或几乎有序的数据 归并排序 O(n log n) O(n) 稳定 大规模数据需要稳定性的场景 快速排序 O(n log n) O(log n) 不稳定 大规模数据,平均情况高效 堆排序 O(n log n) O(1) 不稳定 大规模数据,不需要稳定性 计数排序 O(n + k) O(k) 稳定 整数且...
head,mid)//左边归并排序MERGE_SORT(A,mid,tail)//右边归并排序copy A[head,mid) to B//复制A的左半部分到B,B有序copy A[mid,tail) to C//复制A的右半部分到C,C有序merge B,C to A//合并B和C两个有序数列,将结果放在A中
1defquick_sort(alist, first, last):#first是第一个元素的下标,last是最后一个元素的下标2"""快速排序"""3iffirst >= last:#递归终止条件:当下标first不小于下标last时,排序结束4return5mid_value = alist[first]#保存分区点6low, high =first, last78whilelow < high:#控制high与low交替移动9whilelow...
1.排序的概念 排序:所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。 稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次 序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[...
比较排序:这类排序算法通过比较数据元素之间的大小关系来确定它们的顺序。比较排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等。这些算法的性能通常依赖于数据元素的初始排列和比较操作的效率。 非比较排序:与比较排序不同,非比较排序算法不直接比较数据元素之间的大小。它们通常依赖于数据元素的某些特定属...
由于数组的第一个元素是有序的,所以我们要从数组的第二个元素开始,也就是从下标为1的元素开始执行插入排序。 当插入第i (i >= 1)个元素时,前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序,此时将array[i]的值与array[ i - 1 ] , array[ i - 2 ] , …的值依次进行比较,比array[i]大就...
归并排序时间复杂度为 O ( n log n );快速排序的平均时间复杂度和最坏时间复杂度分别是 O ( nlogn )、 O ( n ^2);选择排序时间复杂度 O ( n ^2),选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行 n -1遍的处理,第 i 遍处理是将 L [ i .. n ]中最小者与 L [ i ]交换位置;计数排序的时间...
D.选择排序 答案:C 解析:归并排序是一种稳定的排序算法,即相等的元素在排序后不会改变其初始顺序。 哪种排序算法最适合处理大数据量且元素分布均匀的排序? A.基数排序 B.桶排序 C.快速排序 D.计数排序 答案:B 解析:桶排序是一种适用于大数据量且元素分布均匀情况下的排序算法,它通过将数组分到有限数量的“桶...
Python3 数据结构与算法的介绍及应用。1. 数据结构:顺序表、链表、栈、队列、树、图; 2. 典型的排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、快速排序、归并排序、计数排序、基数排序; 3. 查找算法: 顺序查找,二分查找,哈希表查找、二叉树查找 - jiang