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数据结构
数据结构之旅——搜索、排序和复杂度分析(Python实现)(四)
摘要:上一节讲了三个时间复杂度均为O(n2 )的排序算法,这一节我们讲几个时间复杂度降低了很多的更为快捷的排序算法。 一、堆排序 算法策略:先建立一个最大堆,在建立最大堆的过程中需要不断调整元素的位置。最大堆建立后,顶端元素必定是最大的元素,把该最大元素与最末尾元素位置置换,最大元素就出现在列表末端。重复
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2018-10-10 10:28
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数据结构之旅——搜索、排序和复杂度分析(Python实现)(三)
摘要:最近一直在弄博客和爬虫入门的事情,顺带国庆出去旅行了几天。今天终得空把排序这块弄完 。 其实关于排序这块,只要百度一搜,铺天盖地全是,所以我也考虑过要不要弄,但,最后还是决定写这一块,顺带自己复习复习。 下面一个一个来讲: 一、选择排序(选择最小) 排序策略:搜索整个列表,找到最小项的位置,如果该位
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2018-10-09 02:20
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数据结构之旅——搜索、排序和复杂度分析(Python实现)(二)
摘要:搜索算法: 首先是python自己的min/max函数,这个函数返回最小项的索引。此函数需要注意的是:使用的对象必须为iterable。关于min/max函数还有不少使用技巧,以下一一列举: 1.最基本的如: 2.参数key的使用: 利用max/min函数中的key参数实现多种搜索:(1).找出一组
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2018-09-17 21:13
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数据结构之旅——搜索、排序和复杂度分析(Python实现)(一)
摘要:在搜索和排序算法中,我们需要考虑的不仅仅是正确性,个人认为算法的运行时间性能是另一个影响算法选择的重要因素。这里我们先介绍一些复杂性分析工具,以便评估算法的运行时间性能或效率。 一、评估算法的性能 在选择算法时,我们必须解决时间/空间的平衡问题。我们所设计的一个算法,可能获得了更快的运行速度,但却是
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2018-09-16 21:55
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