虽然快速排序称为分治法，但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明：挖坑填数+分治法：先来看实例吧，定义下面再给出（最好能用自己的话来总结定义，这样对实现代码会有帮助）。以一个数组作为示例，取区间第一个数为基准数。01234567897265788604283734885初始时，i = 0; j = 9; X = a
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2023-08-17 14:01:03
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一，堆排序介绍堆是一个优先级队列，对于大顶堆而言，堆顶元素的权值最大。将 待排序的数组 建堆，然后不断地删除堆顶元素，就实现了排序。关于堆，参考：数据结构--堆的实现之深入分析下面的堆排序算法将数组中的元素从小到大排序，用大顶堆来实现。 二，堆排序算法分析 现给定了一维数组，需要将数组中的元素使用堆排序。首先，得创建一个堆，可以在这个给定的一维数组上建堆。 对N个元素 建堆的时
# Python中的Top-k快速选择算法
在算法和数据结构的世界中，快速选择算法（Quickselect）是一种非常重要的算法，它可以在未排序的数组中找到第k小或第k大的元素。快速选择算法与快速排序有着密切的关系。本文将详细介绍快速选择算法的原理、实现及其在Python中的代码示例，帮助您深刻理解这一算法的应用。
## 1. 快速选择算法的基本原理
快速选择算法的核心思想是通过选定一个“支
原创
2024-09-17 07:23:09
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堆排序是一种高级排序算法，时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度仅为O(1)，对于海量数据使用堆排序是相当高效的。相比其他排序算法，堆排序确实比较难，不仅体现在思想上，更体现在代码逻辑上。在《数据结构与算法分析（Java语言描述）》所给的堆排序伪代码中，有一个很巧妙的地方，值得我们反复推敲。当然在看代码前，大家先自行搞懂堆排序思想。堆排序第一个步骤是构造二叉堆（按二叉树理解也没问题）。二叉堆是由
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2023-11-27 02:03:55
108阅读
You can use either top or takeOrdered with key argument:newRDD.top(2, key=lambda x: x[2])ornewRDD.takeOrdered(2, key=lambda x: -x[2])Note that top is taking ele
原创
2023-06-01 11:25:15
149阅读
@TOC(文章目录)一.堆
排序1.使用向上还是向下调整建堆好？(1)向上调整算法建堆的时间复杂度cvoidadjustup(HPDatatypea,intchild)//向上调整算法{intparent=(child1)/2;while(child0){if(aparent<achild)//以大堆为例{swap(&aparent,&achild);child=parent;parent=(chi
推荐
原创
2022-11-23 13:30:04
645阅读
TopK问题是指从大量数据（源数据）中获取最大（或最小）的K个数据。TopK问题是个很常见的问题：例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生，再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词。 对于这个问题，解决方法有很多： 方法一：对源数据中所有数据进行排序，取出前K个数据，就是TopK。但是当数据量很大时，只需要k个最大的数，整体排序很耗时，效率不高。方法二：
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2024-04-27 22:34:28
21阅读
import random def generate_big_root_heap(li,low,hight): i = low j = 2 * i + 1 tmp = li[i] while j <= hight: if j + 1 <= hight and li[j+1] > li[j]: j =
原创
2021-11-20 13:38:00
136阅读
在实际应用中，常有这样一种情况，对于一大堆杂乱无章的数据(大小为n)，我们需要的往往只是其中最小或者最大的前k位，而之后的数据对我们没有任何意义，普通的排序算法在这个时候就显得有点不合时宜了，特别是当k << n时，简直是杀鸡用牛刀，还浪费了大量磨刀的时间。 Appetiser, first! 先来点开胃菜 Part I.方法选择 实例：假设手头上有100w份同学的简历，而现在只需要
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2024-05-10 14:43:42
627阅读
Top K算法问题描述：从arr[1, n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。栗子：从arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 这n=12个数中，找出最大的k=5个。一、排序排序是最容易想到的方法，将n个数排序之后，取出最大的k个，即为所得。伪代码：sort(arr, 1, n);
return arr[1, k];时间复杂度：O(n*lg(n
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2023-08-14 15:44:52
266阅读
简介
快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进，其基本思想:选一基准元素，依次将剩余元素中小于该基准元素的值放置其左侧，大于等于该基准元素的值放置其右侧；然后，取基准元素的前半部分和后半部分分别进行同样的处理；以此类推，直至各子序列剩余一个元素时，即排序完成（类比二叉树的思想)。
算法实现步骤首先设定一个分界值(pivot)，通过该分界值将数组分成左右两部分。
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2023-10-17 15:52:37
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上方没有C#实现，我补充一下，如下所示：//快速排序（目标数组，数组的起始位置，数组的终止位置）
static void QuickSort(int[] array, int left = 0, int right = -1)
{
if (right.Equals(-1)) right = array.Length - 1;
try
{
int keyValuePosition; //记录关键值的
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2023-06-01 13:37:22
80阅读
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author:Richard_Kong
"""
快速排序（QuickSort），又称为划分交叉排序，通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一
部分的所有数据都要小，然后再按照此方法对这两部分数据进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列
步
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2023-10-12 13:53:08
68阅读
1.快速排序 快速排序是一种交换排序。 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。 它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分：分割点左边都是比它小的数，右边都是比它大的数。 然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。 详细的图解往往比大堆的文字更有说明力 下面上图说明一下，不过这个动态图略显复
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2023-06-16 14:57:26
101阅读
# Python中的Top-K问题
在数据处理和算法中，Top-K问题是指从一组数据中找出最大（或最小）的K个元素的问题。在实际应用中，Top-K问题具有广泛的应用，例如在数据挖掘、推荐系统、搜索引擎和信息检索等领域。
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种解决Top-K问题的方法。本文将介绍一些常见的解决方案，并通过代码示例演示其用法。
## 1. 基于排序的方法
原创
2023-07-27 08:40:39
198阅读
快速排序相比其他极大排序在效率和空间复杂度上都算是比较优得。并且在进行了三数取中优化以后，除了及其小的情况外，基本能保持logn的时间复杂度。三数取中法;在一堆数据中随机取三个数，然后取其中间大小的数。 有了三数取中的基础以后，快速排序的key就可以用三数取中来完成了。1：快速排序有三种常用的方法分别是：1：第一种方法（具体名字不太清楚）2：挖坑法3：快慢指针法。1：首先是匿名的这种方法
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2023-08-14 16:54:40
166阅读
# 教你如何实现“topk python”
## 摘要
在这篇文章中，我将会教你如何在Python中实现一个topk算法。我们将使用堆（heap）数据结构来解决这个问题。首先，我会给你展示整个流程的步骤，然后逐步引导你完成每个步骤，包括所需的代码和注释。
## 整体流程
首先让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 初始化一个大小
原创
2024-05-13 03:44:47
49阅读
def quick_sort(arr):
if len(arr) < 2: #当数据集长度为1时，结束递归
return arr
mid = arr[len(arr) // 2] #基准数可以随便选，我这里就对2取整了
left,right = [],[] #申明两个列表用来保存左右分区的数
arr.remove(mid) #将基准数从数组中移除
for i in ar
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2023-06-25 17:06:07
73阅读
# 使用堆排序实现 LeetCode Top K 问题
在 LeetCode 上，有一个常见的问题是找到数组中的前 K 个最大的元素。使用堆排序是一种高效的解决方案。堆排序是一种基于堆数据结构的排序算法，其时间复杂度为 O(N log N)。在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Java 实现堆排序，并找到前 K 个最大元素。
## 什么是堆
堆是一种特殊的完全二叉树，遵循以下性质：
- **最
原创
2024-09-06 04:55:45
33阅读
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。根据@张小牛 的文章快速排序(Quick Sort)详解，证明最优的排序算法，其时间复杂度可为O(nlogn)，对应的空间复杂度可为O(n)。快速排序可实现理论最优效率，这可能是快速排序比较重要的原因吧。我们基于Python学习写一下快速排序吧。先给定一个长度为10的列表data = [5, 4, 7, 8, 2, 7, 8, 5, 6
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2023-10-05 22:18:24
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