算法篇 递归：斐波那契 必须有结束条件 python默认层数998 斐波那契数列规律：0,1,1,2,3,5,8…… 台阶问题：走1，走2，n阶有几种方案：fib = lambda n:n if n <= 2 else fib(n-1) + fib(n-2) 台阶升级：走1，走2，走n: fib = lambda n:n if n<=2 else 2* fib(n-1) def feibo(n): """计算几个f
图解2种快排分区主要是找分区点后把小于分区点值的放在左边，大于分区点的放在右边关键点是如何找到这个分区点应该放的位置分区方式1选取最右边的3做分区点 privot 把小于privot的放在左边 按照同样的逻辑处理左边区间的数据 把大于privot的放在
螺钉螺母匹配问题 这是一道acm题，是我从一篇字节跳动面经上摘下来的。本题所用算法思想为分治，实际上是一个快速排序问题。本文档后面有图解。 1.题目描述### 给你一堆螺母和螺帽，每个螺母都有一个相对应的螺帽，但是他们之间的对应关系已经打乱。你可以比较螺母和螺帽的大小关系，但是
排序算法 记录一下最近学习的各种排序算法。 目录： 排序算法选择排序思路：时间复杂度：O(n^2) 插入排序思路：时间复杂度：O(n^2) 冒泡排序思路：时间复杂度：O(n^2) 归并排序时间复杂度：O(N log N)空间复杂度：O(N) 快速排序时间复杂度O(N Log N) -> O(n^2) 选择排序 选择排序是最简
1 快排的时间复杂度，冒泡时间复杂度，快排是否稳定，快排的过程 2 100w个数，怎么找到前1000个最大的，堆排序，怎么构造，怎么调整，时间复杂度。 3 一个矩阵，从左上角到右下角，每个位置有一个权值。可以上下左右走，到达右下角的路径权值最小怎么走。 先说了一下dfs递归实现。面试官说要优化。
快排及其优化 快排讲解快排优化版本一 快排讲解 快速排序是一种比较简单的排序方法，同时也是比较重要的一种排序算法，通过设计哨位来进行排序，废话不多说，我们直接上代码。 未优化前的代码： #include<stdlib.h> #include<stdio.h> int a[100001]; int n; void kuaipa
package sort; import java.util.Arrays; /** * @Description: 快速排序 * @Author: lmwis * @Date 2021-03-05 14:47 * @Version 1.0 */ public class QuickSort { void quickSort(int[] array,int left,int right){ // 表示只有一个数，递归终止 if
题目描述 给定一个数组，请你编写一个函数，返回该数组排序后的形式。 示例1 输入 复制 [5,2,3,1,4] 返回值 复制 [1,2,3,4,5] func MySort( arr []int ) []int { // write code here if len(arr) < 2{ return arr } quickSort(arr,0,len(arr)-1)
多益二面 手写快排、如何不用递归实现快拍，用队列，类似bfs去实现（当时没想出来）一个大的日志文件、日期递增、查找特定的某天。二分查找。聊项目聊了一下后期发展 面试官人很nice
快速排序, 利用了分治思想, 将问题分成细小部分, 大问题打碎成一个个小问题, 一个一个的突破处理. 快排, 现实中有一个常见的场景, 就是一群人从矮到高排列. 先拿一个人出来, 这个人作为参照, 比这个人高的全部排在后面, 比这个人矮的全部排在前面. 排完后, 以这个人为分界,
目录 TopK问题描述 1. 快排变形 1.1 图解过程 1.2 快排实现 2. 大根堆（前K小）/小根堆（前K大） 2.1 大根堆和小根堆 2.2 利用PriorityQueue 实现大根堆 3. 桶排序 3.1 图解桶排序 3.2 实现 TopK问题描述 TopK问题，不管是求前K大/前K小/第K大/第K小等，都有4种不错的方法喔： 1. O(N)
快速选择排序 快排的简单回顾 这是一种基于快速排序的应用算法，我们先来回顾一下快速排序快速排序模板 快排有三个步骤 0、选择一个支点； 1、根据指点将整个数组划分为两部分，第一部分为小于等于支点x的数，另一部分为大于等于支点x的数； 2、递归调用函数，对左右两边进行排序； 快速选
快排 void qs(vector<int>& a, int left, int right) { if (left >= right) return; int i = left - 1; int j = right + 1; int x = a[left + right >> 1]; while (i < j) { do i++; while (x > a[i]);
剑指 Offer 40. 最小的k个数 4种解法秒杀TopK（快排/堆/二叉搜索树/计数排序）
快排 什么是快排快排分类三级目录 什么是快排 定义： 快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中 的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右 子序列中所有元素均大
剑指 Offer 40. 最小的k个数 输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。 示例 1： 输入：arr = [3,2,1], k = 2 输出：[1,2] 或者 [2,1] 示例 2： 输入：arr = [0,1,2,1], k = 1 输出：[0] 限制： 0 <= k <= arr.length
通常在C或C++的编程过程中可以使用头文件#inlcude<algorithms>来使用在其他标准库中的一些相关函数，例如最近我在使用的——快排。 快排函数qsort位于#include<stdlib.h>标准函数库中，但是可以使用头指针#inlcude<algorithms>直接调用快排函数而不用调用#include<stdlib.h>标准函数
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n; void mysort(int a[],int l,int r)//自己写的快排 { int mid=a[(l+r)/2];//找中间的数进行2分 int i=l,j=r; do{ while(a[i]<mid) i++;//找左半部分大于中间数的 while(a[j]>mid)
先谈谈Seo理论：主关键词的相关关键词流量占比越大，排名越好。（长尾词带动主词排名现象的解释） 原理实际上不难，但是开发软件比较麻烦，而且需要大量的ip账号等 举例：如果说我们想做的主关键词是seo，那么可以统计出每天在百度上搜索和seo行业相关的词，利用百度下拉，百度相关搜索，百度指数
公共函数，用以测试数组相等 namespace SortCommon { bool ArrEqual(int arr1[], int arr2[], int n) { for (int i = 0; i < n; i++) { if (arr1[i] != arr2[i]) { return false; } } return true; } }
发现提交记录全用的是nth_element...（真就STL依赖症？） 提供一种 \(\mathcal O(n)\) 的分治算法。 Solution 我们可以用类似快排的方式。在快排的分治中，若双指针（\(i,j\)）已经扫描完这段区间 \([l,r]\)，即 \(i\) 已经大于 \(j\)，就会把它分为三部分：\([l,j],(j,i),[i,r]\)。然后判断 \(k\)
本来不准备讲快排，一是我自己的网站没有操作过所谓的快排 ，二是我并不能像网上很多写的揭秘百度快排(说实话，你都能揭秘的方法了，还真的很有用吗?。但是朋友用过，我只是站在一个用户角度，让更多小白了解下所谓百度快排是什么，以及同行网站是否使用了所谓快排技术，我们自己又该如何应对它
快排与TopK 问题都可以用partition解决，所以这里将两者放在一起进行总结 topK 问题 #include<vector> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; class Solution{ public: int partition (int left, int right, vector<int>& nums){
Array.sort() 核心思路 根据不同的情况，选择不同的排序算法。 1、当需要排列的元素较少的时候，采用普通的插入排序 当被排序的数组长度小于47但排序不是从数组起始位置开始的时候，那么就会选择哨兵插入排序的方式进行排序。 这种情况主要是当sort被双基准快排递归调用的时候才会使用
五. 快速排序(Quicksort) 基本思想：（分治） 先从数列中取出一个数作为key值； 将比这个数小的数全部放在它的左边，大于或等于它的数全部放在它的右边； 对左右两个小数列重复第二步，直至各区间只有1个数。 辅助理解：挖坑填数 初始时 i = 0; j = 9; key=72由于已经将a[0]中的数保存到k
