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牛客网算法初级班

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O这个是欧 不是零

只要高阶项不要低阶项.. 下面理解:

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就是由等差数列转换而来

就是这里 这个就是常数操作表达式 不要低阶项 只要高阶项 并且忽略掉高阶项的系数 我们这里只需要n2 所以时间复杂度是o(n2)

书上是利用极限的思想 我们这里是更快的明白

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流程1方法的 时间复杂度是big O(M*N) 需要遍历M*N次

二分查找的 时间复杂度是 log2(N)的时间复杂度

流程2方法 的时间复杂度就是O(M*logN) 注意A是有序的

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流程3 注意是不在A中出现的 先不考虑排序代价

外排 就是这两个a和b a和b进行比较 当二者哪个更小的时候 移动到下一位 继续比较 当两边其中一个移动到末尾的时候 结束

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就是当b =a的情况(b才会移动,而且还要判断b=a这个不打印,b a才打印) 除了这两种情况 都是a在移动 所以叫做外排 后面会在归并排序中讲

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时间复杂度: 这两个加起来

这里的O(N+M) 因为A和B都要进行移动 所以复杂度是N+M

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如果0位置的数比1位置上的数大 那么就交换 下一步看1位置和2位置的数 依此类推 前一个数如果比后一个数大的话 就进行交换 这样做完一圈最大的数来到最后的位置 那么现在就排好了一个数 我们就可以减少一个数进行排序了

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就是我们一开始说的那个 就是0-n-1 找一个最小的放到0位置上 然后1-N-1找一个最小的放到1的位置 这个就是选择排序

这里的i就是我们开头的位置

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上面的两种排序 在工程上几乎都见不到了 只是方便我们理解时间复杂度

插入排序很有用

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0-0 是可以不用排的 0-1进行排 小的放左边,然后0-2之间的数进行比较 2位置上的数 先和1位置的数比较如果小就交换 0和1 继续比较

就相当于 手上有一副已经排好的牌 需要再拿一张新的牌 挨个进行比较 插进去

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swap这里其实就是这个 交换两个数

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这里的情况 就要用到最好情况 最坏情况 还有平均情况 需要看具体的数据状况 我们一般用最差情况 来估计时间复杂度

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对数器很重要

如果写出了一个排序 怎么来验证她对不对 还可以用在贪心策略 验证这个贪心策略对不对

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需要实现一个随机样本的产生器 生成一个数组 长度和值都是随机的

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再准备一个绝对正确的方法 时间复杂度高的算法容易写 我们这里验证的是时间复杂度低的算法

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然后再大样本测试

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参加比赛的时候或者笔试的时候 应该准备对数器模板 二叉树的 数组的 可以验证哪一个出错了

还有堆 排序等等这些都需要准备模板

1小时30分左右

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一个简单的利用递归 查找数组中的最大值

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递归函数就是系统帮我们压栈 函数是如何自己调用自己的 栈里记录方法的参数和方法里面的变量还有执行到哪一步 以及相应的所有信息都会压入栈中 相当于被归档 然后再跑子过程

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任何递归行为都可以改为非递归 就是从递归变成迭代了

如何分析复杂度: 这是一个高深的话题 这里我们讲一个通例

样本量为N的情况下 时间复杂度为 T代表Time

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只要满足这个公式 的复杂度就是为

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所以这里的复杂度是 O(N)

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2:03开始

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这个就用到了master公式的求解 归并排序就是先左侧部分排好序 再右侧部分排好序 然后整体利用外排的方式排好 当左右两侧排好序后 准备一个辅助数组

谁小 谁就往这个辅助数组里面填充

当整体有序了 再拷贝回原数组

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面试中特别常见的题型 小和问题和逆序对问题

小和问题 可以使用归并排序 先拆分成左右 两边 分治的思想

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代码讲解:2:40 这里代码的意思是 左侧部分产生的小和 + 右侧部分产生的小和 +整体产生的小和

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防止溢出 如果溢出的话 算出的下标是有可能是不对的 因为L+R可能会溢出 上面的写法不安全

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位运算比算术运算快很多

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文章来源: 博客园

原文链接: https://www.cnblogs.com/alalajijun/p/12335323.html

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