所谓基数计数就是统计不重复元素的个数，典型的场景比如页面uv数，这类计数的特点
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2022-11-11 12:30:32
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计数排序和基数排序都是非比较排序。一、计数排序1、用一个数组用来保存每一个数字出现的次数2、根据每一个元素出现的次数,按照下标在原数组中排列,这样这组 回收void CountSort(int *array, int size){ int minData = arra...
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2022-11-04 11:01:27
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计数排序假设n个输入元素中的每一个都介于0和k之间的整数，k为n个数中最大的元素。当k=O(n)时，计数排序的
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2022-09-09 14:39:45
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基数排序基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是透过
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2023-05-15 16:45:02
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mysql中常用日期时间函数 MySQL服务器中的三种时区设置： ①系统时区---保存在系统变量system_time_zone ②服务器时区---保存在全局系统变量global.time_zone ③每个客户端连接的时区---保存在会话变量session.time_zone 1、NOW([fsp])：返回服务器的当前日期和时间(fsp指定小数秒的
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2023-10-13 14:19:30
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计数排序计数排序的原理 设被排序的数组为A,排序后存储到B，C为临时数组。所谓计数，首先是通过一个数组C[i]计算大小等于i的元素个数，此过程只需要一次循环遍历就可以；在此基础上，计算小于或者等于i的元素个数，也是一重循环就完成。下一步是关键：逆序循环，从length[A]到1，将A[i]放到B中第C[A[i]]个位置上。原理是：C[A[i]]表示小于等于a[i]的元素个
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2016-05-24 17:18:56
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1、计数排序 (1)、算法思想 是一组在特定范围内的整数，在线性时间内排序，比nlog(n)更快的排序算法； 较小范围内是比较好的排序算法，如果很大是很差的排序算法； 可以解决重复元素的出现的排序算法； (2)、代码实现#include<stdio.h>
void countSort(int
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2017-02-18 17:19:52
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一、基数排序 import random from timewrap import * def list_to_buckets(li, iteration):#这个是
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2022-05-29 00:09:50
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三种时间复杂度是 O(n) 的排序算法：桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序（Linear sort）。 桶排序（Bucket sort） 将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数
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2019-01-31 17:50:00
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基数排序用作多个关键字排序时很有帮助，必须使用一个稳定的内部算法作为支持代码：/**
* 基数排序 需要一个内部的 稳定的 算法作为支持
*
* @author Hercules
*
*/
public class RadixSort {
/**
*
* @param arr
* 待排序的整数数组，要求都是正
原创
2013-08-09 09:13:23
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package com.sort;
public class RadixSort {
public static int[] radixSort(int [] data,int d){
int []source=new int[data.length];
int []target=new int[data.length];
for(int i=0;i<d;i++){
for(
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2022-07-28 16:08:02
73阅读
1. 堆排序1.1 算法思想堆排序(Heap Sort)是一种基于堆数据结构的排序算法。其核心思想是将待排序的元素构建成一个最大堆或最小堆，然后依次将堆顶元素与堆中最后一个元素交换，并重新调整堆，使得剩余元素重新满足堆的性质。重复这个过程直到所有元素都被取出，就得到了一个有序的序列。1.2 算法步骤建立一个大根堆(升序)。将堆顶元素与堆底末尾元素交换，这时待排序中最大元素成功放到正确的位置，并且将
1.基数排序(桶排序)介绍:基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的 稳定性排序法基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展基数排序是 1887 年
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2023-09-16 12:17:22
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人人都能学会的数据结构与算法一、桶排序1、三种时间复杂度是O(n)的排序算法：桶排序、计数排序、基数排序。2、线性排序（Linearsort）：排序的算法时间复杂度都是线性的。3、以上三种算法都是非基于比较的排序算法,不涉及元素之间的比较操作。4、重点掌握内容：三种算法的使用场景。1、适用条件①桶排序比较适合用在外部排序中。所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据
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2021-01-22 17:10:51
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1. 堆排序1.1 算法思想堆排序(Heap Sort)是一种基于堆数据结构的排序算法。其核心思想是将待排序的元素构建成一个最大堆或最小堆，然后依次将堆顶元素与堆中最后一个元素交换，并重新调整堆，使得剩余元素重新满足堆的性质。重复这个过程直到所有元素都被取出，就得到了一个有序的序列。1.2 算法步骤 ...
*时间复杂度和空间复杂度一、冒泡排序1.工作原理：（1）比较相邻的两个元素，如果前面的元素大于后面的元素，则交换他们的位置。（2）对每一对相邻的元素进行同样的操作，从前两个元素到最后两个元素，一趟比较后，最大的元素跑到了最后一位。（3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。2.代码： publ ...
问题的背景是在大数据冲击下，很多数据指标（尤其是涉及到去重的）的计算无法在合理的空间和时间内完成，比如uv的计算，数学原型问题等价于持续的向一个集合中写数，重复的不记，要求最终给出集合中不重复的元素的个数（集合的势）。而比较暴力的做法是随着数字增多不断的扩展集合的大小，让它放下所有的数，最终数出这个个数就OK。显然这样的空间复杂度在单机下是做不到的，所以多数做法是利用分布式原理将uv数据隔离到不同
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2023-04-25 23:00:16
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