【数据结构】励志大厂版·初阶(复习+刷题)排序

【数据结构】励志大厂版·初阶(复习+刷题)排序

前引:本篇作为初阶结尾的最后一篇—排序,将先介绍八种常用的排序方法,然后开始刷题,小编会详细注释每句代码的作用,不会出现看不懂的情况,这点大家放心,既是写给大家同时也是写给自己的!已经迫不及待想看看Hoare大佬的排序了!各种分组分组排序的思想如何在题目中得到体现?突破口在哪!~~以下排序实现我们最优先实现单趟,再实现整体!由易到难!

【注:本文仅仅是作为复习使用,完整的思维讲解可打开小编主页,有详细教程讲解哦!】 

目录

稳定排序与不稳定排序有哪些

直接插入排序

实现思路:

 复杂度:

 希尔排序

实现思路:

 代码优化:

 复杂度:

堆排序

实现思路:

复杂度:

冒泡排序

实现思路:

代码优化:

复杂度:

选择排序

实现思路:

 复杂度:

Hoare排序

实现思路:

 复杂度:

快排(双指针)

实现思路:

 复杂度:

归并排序

实现思路: 

复杂度:

排序OJ题(1)

排序OJ(2)

排序OJ(3)

排序OJ(4)

排序OJ(5)


稳定排序与不稳定排序有哪些

稳定:冒泡排序、直接插入排序、归并排序

不稳定: 快速排序、堆排序、选择排序、希尔排序

直接插入排序

实现思路:

从第一个元素开始,默认第一个元素是有序的,将其之后的元素与前面的进行依次比较,                根据条件进行移动、插入

单趟实现

 整体实现

//直接插入排序 void Direct(int* arr, int size) { //断言 assert(arr); for (int i = 1; i < size; i++) { //单趟 //待比元素(待比元素刚开始应该在待排元素的前一位) int end = i-1; //待排元素 int tmp = arr[i]; while (end >= 0) { //如果待排的比比较的元素小,就后移 if (arr[end] > tmp) { arr[end + 1] = arr[end]; //比较元素后移 end--; } else break; //此时说明待排元素大于等于end位置的元素 或者 已经到数组末尾 } //插入 arr[end + 1] = tmp; } }
 复杂度:

时间复杂度最坏:O(N^2)     空间复杂度:O(1) 

 希尔排序

实现思路:

 希尔排序是在直接插入排序上的优化,从大概有序到整体有序,避免了最坏情况。将一个数组分组,保证每组间隔一致,将每组进行直接插入排序,再整体实现直接插入排序

单趟实现(注意待排元素不越界)

整体实现达到大概有序

再进行一趟直接插入排序达到整体有序

//希尔排序 void Shell(int* arr, int size) { //断言 assert(arr); //设置间隔 int val = 3; for (int j = 0; j < val; j++)//外出循环控制end的起始位置 { //单趟(内层循环控制end、tmp的位置) for (int i = j; i + val < size; i += val) { //待比元素 int end = i; //待排元素 int tmp = arr[end + val]; while (end >= 0) { //如果待排元素小于待比元素就前移 if (arr[end] > tmp) { arr[end + val] = arr[end]; //end前移val个单位 end -= val; } else break; } //循环结束代表满足插入条件 arr[end + val] = tmp; } } Direct(arr, size); }
 代码优化:

假如有一万个数据,那么间隔val就太短了不适合,我们可以让间隔为每次的二分之一,根据长度选择间隔。最后间隔会达到1,同时也就不用去再接入直接插入排序的接口了

 复杂度:

优化之前时间复杂度最坏情况:O(N^2)

优化之后明显感觉更效率:外层*内层O(logN)* O(N)       

空间复杂度:O(1)

堆排序

实现思路:

 利用堆的向上调整、向下调整来存储数据,再利用多次出堆顶元素来完成排序。下面小编用大顶堆、从下标1开始存储来实现堆排序

实现堆:

 //建推 Heap Heapspace;
//初始化 void Perliminary(Heap* Heapspace) { //初始化变量 Heapspace->max = MAX; Heapspace->size = 0; Heapspace->data = (int*)malloc(sizeof(int) * Heapspace->max); if (Heapspace->data == NULL) { printf("初始化失败\n"); return; } } //交换函数 void Exchange(int* p1, int* p2) { int tmp = *p1; *p1 = *p2; *p2 = tmp; } //上浮调整 void Upward(int* data,int child) { //设置父节点下标 int parent = child / 2; while (parent > 0) { //如果子节点大于父节点,就交换 if (data[child] > data[parent]) { Exchange(&data[child], &data[parent]); //更新父节点、子节点 child = parent; parent = child / 2; } else break; } } //入堆 void Enter(Heap* Heapspace, int data) { //判断堆是否存满,是则扩容 if (Heapspace->size == Heapspace->max) { int* pc = (int*)malloc(sizeof(int) * (Heapspace->max) * 2); if (pc == NULL) { printf("空间扩容失败\n"); return; } //更新堆信息 Heapspace->max *= 2; Heapspace->data = pc; } //入堆 Heapspace->size++; Heapspace->data[Heapspace->size] = data; //上浮调整 Upward(Heapspace->data, Heapspace->size); } //打印堆元素 void Printf_Heap(Heap Heapspace, int size) { printf("堆元素:"); for (int i = 1; i <= size; i++) { printf("%d ", Heapspace.data[i]); } printf("\n"); } //下沉调整 void Subsidence(Heap* Heapspace) { //设置子节点、父节点下标 int parent = 1; int child = 2 * parent; //堆尾堆顶交换 Exchange(&Heapspace->data[1], &Heapspace->data[Heapspace->size]); //出堆顶元素 if (Heapspace->size > 1) { Heapspace->size--; } while (parent > 0 && child <= Heapspace->size) { //找左右子节点最大值 if (child <= Heapspace->size && Heapspace->data[child] < Heapspace->data[child + 1]) { child++; } //调整堆顶 if (child <= Heapspace->size && Heapspace->data[parent] < Heapspace->data[child]) { Exchange(&Heapspace->data[parent], &Heapspace->data[child]); //调整下标 parent = child; child = 2 * parent; } else break; } }

堆排序:

利用堆的下沉调整:每次将堆尾元素与堆顶元素交换,然后调整堆以保持大顶堆的性质,多次调整达到排序效果

for (int j = 0; j < size; j++) { //下沉调整 Subsidence(&Heapspace); }
复杂度:

 时间复杂度为O(N logN),空间复杂度为O(1)

冒泡排序

实现思路:

从第一个元素开始,与之后的所有元素进行比较,较大则交换位置,直至排完所有元素

单趟实现: 

整体实现:

//冒泡排序 void Bubbles(int* arr, int size) { //断言 assert(arr); for (int i = 1; i < size; i++) { //单趟 for (int end = 0; end < size - 1; end++) { //如果大于后面的元素,就交换 if (arr[end] > arr[end + 1]) { Exchange(&arr[end], &arr[end + 1]); } } } }
代码优化:

如果经过单趟,没有任何排序过程,说明整体都是有序的,可以直接结束循环

复杂度:

时间复杂度:O(N^2),空间复杂度:O(1) 

选择排序

实现思路:

 开始整个数组都是无序的额,找整个无序组中的最小值,与有序部分的末尾进行交换,一直重复

单趟实现:

整体实现:

//选择排序 void Select(int* arr, int size) { //断言 assert(arr); //end是有序组的下标 int end = 0; //记录较小值的下标 int tmp = 0; for (int i = 0; i < size - 1; i++) { //第二次遍历应该从end的位置开始 tmp = end; //单趟 for (int i = end; i < size; i++) { //找小 if (arr[i] < arr[tmp]) { //记录较小值的下标 tmp = i; } } //此时遍历结束,找到了最小值下标,与有序组的末尾元素交换 Exchange(&arr[tmp], &arr[end]); //更新end end++; } }
 复杂度:

时间复杂度:O(N^2),空间复杂度:O(1)

Hoare排序

实现思路:

通过两个指针的移动,左边找大,右边找小,目的是让大的去到右边,小的去到左边,二者相遇再与 key 位置交换。记得 key 在哪边,对面的指针先动。否则会出现下面这个情况:

当两个指针发生交换时,左边指针会因为找到大的停下,右边再与左边的相遇,那么这个元素较大;如果右边先走,那么交换之后,右边找到的一定是小的,相遇时也能保证是小的

 单趟实现:

左边找大,右边找小,相遇则交换 key 的位置元素

整体实现:

此时需要更新 key 的位置到二者相遇的位置,然后就将数组分为了两组,分别递归,例如:

记录的原因以及递归的过程:

 如果不记录left、right,那么递归右区间时,right会随着左递归不断变化,导致无法递归右区间

//Hoare排序 void Hoare(int* arr,int left,int right,int size) { //递归结束条件 if (left >= right) { return; } //记录 int begin = left; int end = right; //单趟 //设置key int key = left; while (left < right) { //左边找小,右边找大(右边先走) while (arr[right] >= arr[key] && left < right) { right--; } while (arr[left] <= arr[key] && left < right) { left++; } //此时找到了对应的元素,就交换 Exchange(&arr[left], &arr[right]); } //此时二者相遇,交换key位置 Exchange(&arr[key], &arr[left]); key = left; //左递归 Hoare(arr, begin, key - 1, size); //右递归 Hoare(arr, key + 1, end, size); }
 复杂度:

时间复杂度:O(N logN),空间复杂度:O(1)

快排(双指针)

实现思路:

单趟: 

开始时有两个指针 prev 与 cur ,分别找大找小,随后进行交换。注意交换完之后,cur需要移动,否则一直进不了循环(单趟是排完一个数字)

整体实现:

现在我们划分了基准值,分别递归左、右区间,注意记录部分值,原因和Hoare排序一样

//快排(双指针) void Snap_shot(int* arr, int size,int prev) { //断言 assert(arr); int cur = prev + 1; //递归结束条件 if (cur >= size) { return; } //记录 int begin = prev; //设置基准值 int pivot = prev; while (cur < size) { //找小找大,注意是cur先动 while (arr[cur] >= arr[pivot] && cur < size) { cur++; } while (arr[prev] <= arr[pivot] && prev < cur && cur < size) { prev++; } if (cur < size) { //此时找到了对应的值,进行交换 Exchange(&arr[cur], &arr[prev]); //交换之后,cur再++ cur++; } } //此时交换prev与pivot的位置 Exchange(&arr[prev], &arr[pivot]); //更新基准值 pivot = prev; //递归左区间(注意此时划分区间需要改变size) Snap_shot(arr, pivot, begin); //递归右区间 Snap_shot(arr, size, pivot + 1); }
 复杂度:

时间复杂度:O(N logN),空间复杂度:O(1)

归并排序

实现思路: 

首先咱们看到这是将一个数组每次递归二分,这里通过划分区间并不难,难的是合并时如何排序?

建议一个临时数组,通过每次函数返回的基准值进行划分区间,当划分到左右区间只有一个数据时开始合并,合并时就需要去排序了【由于是复习文章,详细思路可看小编的主页【排序终结篇】】

递归分组:

左区间不断随着Middle分半,右区间会随着左区间传的参数改变left、right来产生,右边同理

//递归结束条件 if (left >= right) { return; } //划分 int Middle = (left + right) / 2; //递归划分区间 //左区间 Sort(arr, newnode, left, Middle); //右区间 Sort(arr, newnode, Middle + 1, right);

归并过程:

此时我们划分了左右区间,分别是

然后我们对这个区间进行排序,排序的结果先放在临时数组,例如:8、3、6、1、2拷贝的例子:

我们可以用memcpy一键拷贝,需要注意它的三个参数:目的地起始位置、源起始位置、字节

主函数:

//归并排序 void Merge(int* arr,int size) { assert(arr); //开辟空间 int* newnode = (int*)malloc(sizeof(int) * size); if (newnode == NULL) { printf("空间开辟失败\n"); return; } //将开好的空间传给子函数 Sort(arr, newnode, 0, size - 1); } 

 子函数(递归、合并函数):

//归并子函数 void Sort(int* arr, int* newnode, int left, int right) { //递归结束条件 if (left >= right) { return; } //划分 int Middle = (left + right) / 2; //递归划分区间 //左区间 Sort(arr, newnode, left, Middle); //右区间 Sort(arr, newnode, Middle + 1, right); //此时区间划分完毕,进行归并 int begin1 = left; int end1 = Middle; int begin2 = Middle + 1; int end2 = right; int tmp = left; while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2) { if (arr[begin1] < arr[begin2]) { //转移到新数组 newnode[tmp] = arr[begin1]; begin1++; tmp++; } else { newnode[tmp] = arr[begin2]; begin2++; tmp++; } } //此时如果有元素未拷贝完,拷贝完剩余部分数据 while (begin1 <= end1) { newnode[tmp] = arr[begin1]; begin1++; tmp++; } while (begin2 <= end2) { newnode[tmp] = arr[begin2]; begin2++; tmp++; } //拷贝回原数组(注意left、right是下标,所以加一) memcpy(arr+left, newnode+left, sizeof(int) * (right - left + 1)); } 
复杂度:

时间复杂度:O(N logN),空间复杂度:O(N)

排序OJ题(1)

 快排采用找基准值,划分区间进行递归排序,为分治思想

排序OJ(2)

注意是从后往前比较。

假设此时排序完前7个元素:15、23、38、54、60、72、96  现在将45插入其中

45 VS 96  继续比较直到比到 38,  45>38,停止比较,中间有4个元素加上38一共比较了5次

此题何为从后往前:

例如第一个54已经为有序,现在插入38

 38<54,有序组变为 38、54,继续下一个元素,意思是前7个正常排,45采用从后往前排

排序OJ(3)

归并需要额外开辟一个数组作为临时数组

排序OJ(4)

稳定排序的有: 冒泡、直接插入、归并

时间复杂度稳定在O(N^2)的只有直接插入排序

排序OJ(5)

 两个指针分别找大找小再交换、最后找大的指针指向的元素与基准值65交换,得到A

【雾非雾】期待与你的下次相遇! 

Read more

突破网页数据集获取难题:Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案

突破网页数据集获取难题:Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案

突破网页数据集获取难题:Web Unlocker API 助力 AI 训练与微调数据集全方位解决方案 背景 随着AI技术的飞速发展,诸如DeepSeek R1、千问QWQ32、文小言、元宝等AI大模型迅速崛起。在AI大模型训练和微调、AI知识库建设中,数据集的获取已成为不可或缺的基础。尤其是在面对各式各样的网页数据结构时,将其整理成可用的数据集是一项极具挑战的任务。开发者不仅需要付出大量的开发和人工成本,还需应对复杂的网页数据获取难题。在这种情况下,一款能够自动化解决网页数据获取问题的工具变得尤为重要。 本文将介绍网页解锁器Web Unlocker API、网页抓取Web-Scraper以及搜索引擎结果页SERP API等工具,特别适合中小企业解决商业化网页数据集问题,展示其如何解决AI数据集网页抓取的难题,提供高效、自动化的数据获取解决方案。 什么是Web Unlocker API工具? Web Unlocker API是基于Bright Data的代理基础设施开发的,具备三个关键组件:请求管理、浏览器指纹伪装和内容验证。通过这些功能,它能够自动化处理所有网页解锁操作

By Ne0inhk

Spring Boot集成WebSocket,实现后台向前端推送信息

1. 引言 随着互联网应用的不断发展,用户对实时性的要求越来越高。传统的HTTP协议是基于请求-响应模式的,客户端发起请求,服务器返回响应,连接即关闭。这种“拉取”模式在处理实时数据(如股票行情、即时消息、游戏对战、系统通知等)时显得力不从心:要么客户端频繁轮询造成资源浪费,要么服务器有新数据却无法主动通知客户端。 WebSocket协议的出现完美解决了这一难题。它允许服务器主动向客户端推送数据,实现真正的双向通信。Spring Boot作为当今最流行的Java微服务框架,对WebSocket提供了良好的支持。本文将深入浅出地讲解如何在Spring Boot中集成WebSocket,实现后台向前端推送信息,涵盖原生WebSocket、STOMP协议、安全集成、集群部署等方方面面,力求让读者能够全面掌握这一技术。 2. WebSocket基础 2.1 什么是WebSocket? WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。它由IETF在2011年定为标准RFC 6455,并被Web API定义为W3C标准。WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换

By Ne0inhk
用Selenium实现一个免费的Web搜索API服务

用Selenium实现一个免费的Web搜索API服务

用Selenium实现一个免费的Web搜索API服务 * 一、引言:为什么我们需要这个工具? * 二、核心思路:模拟人类,获取数据 * 三、分步实现 * 1、搭建搜索服务端(`server.py`) * 2、创建客户端(`client.py`) * 四、如何运行? * 1. 启动服务端 * 2. 测试客户端 * 五、实际应用:集成到AI智能体 * 示例:在LangChain中使用 * 五、结语 一、引言:为什么我们需要这个工具? 在AI智能体(Agents)飞速发展的今天,让它们能够“联网思考”已成为刚需。想象一下,你的AI助手不仅能回答训练数据中的问题,还能实时获取最新的新闻、股价、科研成果——这就像给盲人恢复了视力。 然而,现实很骨感:主流的搜索API服务(如Google

By Ne0inhk
网站检测不用等! Web-Check+cpolar让异地协作查漏洞更高效

网站检测不用等! Web-Check+cpolar让异地协作查漏洞更高效

文章目录 * 前言 * 1.关于Web-Check * 2.功能特点 * 3.安装Docker * 4.创建并启动Web-Check容器 * 5.本地访问测试 * 6.公网远程访问本地Web-Check * 7.内网穿透工具安装 * 8.创建远程连接公网地址 * 9.使用固定公网地址远程访问 前言 Web-Check 是一款全方位的网站诊断工具,能检测 IP 信息、SSL 证书、DNS 记录、开放端口等关键数据,适合开发者做性能优化、运维人员做安全巡检,还能帮安全测试人员识别潜在风险。它的优点是结果可视化强,所有数据在仪表盘分类呈现,不用手动整合多工具报告,省时又清晰。 用 Web-Check 时发现,检测前最好确认目标网站能正常访问,否则可能出现数据不全;另外,生成的报告里有不少专业术语,新手可以先查基础概念(比如 SSL 链、DNS

By Ne0inhk