排序的稳定性2019-11-10 09:42:11 by冲冲 1、稳定性① 定义：能保证两个相等的数，经过排序之后，其在序列的前后位置顺序不变。（A1=A2，排序前A1在A2前面，排序后A1还在A2前面）② 意义：稳定性本质是维持具有相同属性的数据的插入顺序，如果后面需要使用该插入顺序排序，则稳定性排序可以避免这次排序。比如，公司想根据“能力”和“资历”
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2024-04-25 09:18:53
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一、稳定性: 稳定：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序 不稳定：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序 二、平均时间复杂度 O(n^2):直接插入排序，简单选择排序，冒泡排序。性能为O(n^2)的算法基本上是相邻元素进行比较，基本上都是稳定的。快速排序，归并排序，希尔排序，堆排序。 其中，快排是最好的， 其次是归并和希尔，堆排序在数据量很大时效果明显。
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2024-06-24 00:54:33
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7.NumPy专用函数 文章目录前言1、排序(np.lexsort())2、复数排序(np.sort_complex())3、搜索(np.argmax()、np.argmin()、np.nanargmax()、np.argwhere()、np.searchsorted()、np.insert()、np.extract()、np.nonzero())4、金融函数5、窗函数6、专用数学函数(np.i0
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2024-03-26 11:16:57
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尽管
Python
有内置的
sort
和
sorted
函数可以对列表进行排序，但是这里不会介绍这两个函数，因为
NumPy
的
np.sort
函数实际上效率更高。默认情况下，
np.sort
的排序算法是 快速排序，其算法复杂度为O[
N
log
N
]
，另外也可以选择归并排序和堆排序。对于大多数
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2024-06-28 11:36:59
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NumPy中提供了各种排序相关的函数。这些排序函数实现了不同的排序算法，每个算法的特点是执行速度、最坏情况性能、所需的工作空间和算法的稳定性。下表为三种排序算法的比较。种类速度最差情况工作区稳定性‘quicksort’
1
O(n^2)
0
no
‘mergesort’
2
O(n*log(n))
~n/2
yes
‘heapsort’
3
O(n*log(n))
0
no
numpy.sort(
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2024-01-11 10:36:48
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一 排序 文章目录一 排序1 直接插入排序(稳定)2 希尔排序(不稳定)3 选择排序(不稳定)4 堆排序(不稳定)5 冒泡排序(稳定)6 快速排序(不稳定)7 归并排序参考：8 基于非比较的排序：（1）桶排序（2）基数排序（3）计数排序（4）位图排序 参考：十大经典排序算法 排序算法的时间复杂的和空间复杂度： 排序方法最好平均最坏空间复杂度稳定性冒泡排序O(n)O(n2)O(n2)O(1)稳定插入
文章目录简介quicksort堆排序归并排序 简介np.sort是最常用的排序函数，其输入参数中，axis可以指定排序的坐标轴，其最常用的使用方法如下>>> x = np.random.rand(2,4)
>>> x
array([[0.92849373, 0.18556701, 0.47361308, 0.63378477],
[0.254289
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2024-04-03 20:24:30
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Numpy学习笔记一、排序1.常用排序函数 numpy.sort()2.返回排序索引函数 numpy.argsort()3.找到第k大元素函数 numpy.partition() （略）4.找到第k大元素对应索引 numpy.argpartition() （略）二、搜索1.返回最大值所在位置 numpy.argmax()2.返回最小值所在位置 numpy.argmin()（略）3.返回非零元素所
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2023-10-27 06:51:43
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://../codingmylife/archive/2012/10/21/2732980.html 这几天笔试了好几次了，连续碰到一个关于常见排序算法稳定性判别的问题，往往还是多选，对于我以及和我一样拿不准的同学可不是一个能轻易下结论的题目，当然如果你笔试之前已经
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2022-01-17 17:27:57
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http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1872Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Problem Description大家都知道，快速排序是不稳定的排序方法。如果对于数组中出现的任意a[i],a[j](i&l...
原创
2021-07-14 10:46:06
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NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*log(n))0否 &n
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2024-04-05 12:17:47
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NumPy 排序、条件刷选函数NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。种类速度最坏情况工作空间稳定性'quicksort'（快速排序）1O(n^2)0否'mergesort'（归并排序）2O(n*log(n))~n/2是'heapsort'（堆排序）3O(n*lo
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2024-04-21 20:22:47
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http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1872Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Problem Description大家都知道，快速排序是不稳定的排序方法。如果对于数组中出现的任意a[i],a[j](i&l...
原创
2022-02-06 10:36:35
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坚持，不是说，不能有中断，而是现在仍在做正在学习一些数据分析有关的统计学及相关库知识，以为需要有点储备知识才能更好的应用，所以下周继续学习，然后实践本周尝试pygame游戏编程，有些思路和之前tkinter类似，pygame、tkinter都是Python最常用的游戏编程一、安装pygame1、介绍 pygame基于SDL（Simple DirectMedia Layer,建议直控媒体层）。SD
numpy.sort()函数##该函数提供了多种排序功能，支持归并排序，堆排序，快速排序等多种排序算法
使用numpy.sort()方法的格式为：numpy.sort(a,axis,kind,order)a:要排序的数组axis:沿着排序的轴，axis=0按照列排序，axis=1按照行排序。kind:排序所用的算法，默认使用快速排序。常用的排序方法还有
quicksort:快速排序，速度最快，算法
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2023-10-08 12:26:16
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这几天笔试了好几次了，连续碰到一个关于常见排序算法稳定性判别的问题，往往还是多选，对于我以及和我一样拿不准的同学可不是一个能轻易下结论的题目，当然如果你笔试之前已经记住了数据结构书上哪些是稳定的，哪些不是稳定的，做起来应该可以轻松搞定。本文是针对老是记不住这个或者想真正明白到底为什么是稳定或者不稳定的人准备的。
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2021-08-12 14:19:29
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排序数组排序数组意味着将元素按特定顺序排列。顺序可以是数字大小、字母顺序、升序或降序等。NumPy 的 ndarray 对象提供了一个名为 sort() 的函数，用于对数组进行排序。示例：import numpy as np
arr = np.array([3, 2, 0, 1])
print(np.sort(arr))输出：[0 1 2 3]注意：so
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2024-06-07 08:34:40
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numpy的排序和集合操作numpy的排序排序 np.sort()基本使用order参数排序后的下标 np.argsort()最大值下标 np.argmax()一维数组中的argmax二维数组中的argmax最小值下标 np.argmin()一维数组中的argmin二维数组中的argmin非0元素下标 np.nonzero()条件判断 np.where()计数计算非0元素个数 np.count_
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2023-12-12 11:00:31
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import numpy as np x = np.array([1,4,5,2]) # array([1, 4, 5, 2]) # 返回排序后元素的原下标 np.argsort(x) # array([0, 3, 1, 2], dtype=int64) # 输出最大值的下标 x.argmax( )
原创
2021-07-21 16:31:40
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1 数组排序numpy.sort(a[, axis=-1, kind='quicksort', order=None])a. axis：排序沿数组的（轴）方向，0表示按行，1表示按列，None表示展开来排序，默认为-1，表示沿最后的轴排序。 b. kind：排序的算法，提供了快排’quicksort’、混排’mergesort’、堆排’heapsort’， 默认为‘quicksort’。 c. o
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2023-12-02 13:27:44
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