Status: AcceptedRuntime: 66 ms题意：根据给出的单链表，用O(nlogn)的时间复杂度来排序。由时间复杂度想到快排、归并这两种排序。本次用的是归并排序。递归将链表的规模不断二分到只剩下1或2个元素为止，这也是递归出口，一旦出现这两种情况就可以返回。这里有个问题，链表也能二...
转载
2015-03-22 21:23:00
70阅读
2评论
代码#include<cstdio>#include<cstring>#define MAXN 40005int arr[MAXN],ans[MAXN],len;int binary_search(int i){ int left,right,mid; left=0,right=len; while(left<right){ ...
原创
2021-07-12 17:45:38
163阅读
归并排序 从中点分开 先让数组的左侧排好序 再让右侧排好序 然后整体整合,左右各一个指针，如果P1小于P2指针指向的..
原创
2022-08-17 10:42:51
43阅读
时间复杂度O(nlogn)级排序算法 五、希尔排序 首批将时间复杂度降到 O(n2) 以下的算法之一。虽然原始的希尔排序最坏时间复杂度仍然是O(n2)，但经过优化的希尔排序可以达到 O(n^{1.3})甚至 O(n^{7/6})。 略为遗憾的是，所谓「一将功成万骨枯」，希尔排序和冒泡、选择、插入等排 ...
转载
2021-08-24 20:20:00
303阅读
2评论
300. 最长递增子序列给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。示例 1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。示例 2
转载
2024-07-12 12:10:02
33阅读
#include<iostream> using namespace std; #define MAXSIZE 21 typedef int SqList[MAXSIZE]; #define ElementType int void Swap(int &a, int &b) { a = a^b; b
转载
2017-04-21 17:17:00
52阅读
2评论
【算法复习2】时间复杂度 O[nlogn]快速排序归并排序分析归并排序稳定性递归转递推时间复杂度很稳定归并致命的空间复杂度快速排序快排 规则原地排序 超越归并缺点快排性能分析总结归并排序分治思想分解递归 对半分 直到 分成 1个合并两个 元素 排序后 合并 依次类推直到合成一个大数组分治是一种编程思想递归是一种编程技巧分治一般由递归来实现稳定性归并排序 稳定 主要看 子数组 排序后 merge 合并的函数如何执行可以按先后顺序 合并 merge 函数 保证算法的稳定性递归转递推
原创
2021-07-12 10:17:46
177阅读
【算法复习2】时间复杂度 O[nlogn]快速排序归并排序分析归并排序稳定性递归转递推时间复杂度很稳定归并致命的空间复杂度快速排序快排 规则原地排序 超越归并缺点快排性能分析总结归并排序分治思想分解递归 对半分 直到 分成 1个合并两个 元素
原创
2022-02-18 13:48:24
75阅读
本文包括1.快速排序2.归并排序3.堆排序 1.快速排序快速排序的基本思想是：采取分而治之的思想，把大的拆分为小的，每一趟排序，把比选定值小的数字放在它的左边，比它大的值放在右边；重复以上步骤，直到每个区间只有一个数。此时数组已经排序完成。快速排序最重要的是partition函数功能的实现，也就是将比选定基数小的值放在他的左边，比选定基数大的值放在它的右边的功能函数。熟悉快速排序的人也许
转载
2024-07-31 17:26:46
16阅读
本文以快速排序为例，推导了快排的时间复杂度nlogn是如何得来的，其它算法与其类似。对数据Data = { x1, x2... xn }：T（n）是QuickSort（n）消耗的时间；P（n）是Partition(n)消耗的时间； （注：Partition专指把n个数据分为大小2份的时间） 有些文章给出了快排的精确计算结果： Read More
转载
2013-07-16 19:03:00
313阅读
2评论
选择排序、冒泡排序等算法的时间复杂度都比较好理解，但不是很清楚快速排序的时间复杂度为什么是O(nlogn)。从《算法图解》中看到的思路，很赞，解决了一直以来的疑惑。 引用
转载
2022-06-02 17:55:50
281阅读
for(int i=1;i<=n;i++) 初始化 for(int i=0;i<n;i++) { int k=lower_bound(g+1,g+n+1,A[i])-g; d[i]=k; g[k]=A[i]; } 假设我们已经算出来了d(以i为结尾的最长上升子序列) d[a]=d[b] 那么 如果a ...
转载
2021-09-11 11:08:00
51阅读
2评论
这个算法其实是因为LIS有NlogN的作法，把LCS转化为了LIS来做。 对于序列A{},B{},我们可以记录下来B中的每个元素在A中出现的位置，按顺序保存在一个新序列当中， 如果有多个位置按倒序写，没有就不用写，然后对这个新序列求一个LIS就是两个序列的LCS长度。 为什么这样可行呢，我们可以这样
转载
2017-08-09 16:23:00
165阅读
2评论
排序O(nlogn)
之后找到第一个交换和最后交换的位置
class Solution {
public:
int findUnsortedSubarray(vector<int>& nums) {
vector<int> nn(nums);
sort(nn.begin(),nn.end());
int s =...
原创
2023-02-21 18:54:49
103阅读
归并排序归并排序遵循分治的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些子问题，然后合并这些子问题的解来建立原问题的解，归并排序的步骤如下：划分：分解待排序的 n 个元素的序列成各具 n/2 个元素的两个子序列，将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题，当待排序的序列长度为 1 时，递归划分结束合并：合并两个已排序的子序列得出已排序的最终结果归并排序的代码实现如下：priv
原创
2023-11-27 10:52:48
114阅读
方法一： 二分我们可以知道 最长上升子序列的 最后一个数的值是随序列的长度而递增的 （呃呃呃 意会意会） 然后我们就可以二分找值了（并更新）//By SiriusRen#include #include #include using namespace std;int n,...
转载
2016-09-25 14:34:00
45阅读
2评论
这个是我找到的，我认为比较好的博文，为了尽量还原，我这里直接纠结了两张图放在这儿，原文还附加了几道例题解析。
转载
2022-09-26 14:38:53
130阅读
对于n个待排序元素，在未比较时，可能的正确结果有n!种。在经过一次比较后，其中两个元素的顺序被确定，所以可能的正确结果剩余n!/2种。依次类推，直到经过m次比较，剩余可能性n!/(2^m)种。直到n!/(2^m)<=1时，结果只剩余一种。此时的比较次数m为o(nlogn)次。所以基于排序的比较算法，最优情况下，复杂度是o(nlogn)的。
转载
精选
2015-03-31 22:41:13
2794阅读
