玩转算法与数据结构 C++描述 选择排序

慕课网 玩转算法与数据结构 笔记

1-1 我们究竟为什么学习算法

 

计算机专业的同学对算法不陌生，

为什么要学习算法?

 

很多同学是为了应付面试，大公司都需要

但是我们应该体会到，算法是至关重要的

 

很多人认为自己工作里，和算法都没有关系

但是编译器里都是算法帮助我们完成的，封装在工具中，我们意识不到他的存在，认为是理所当然的，

 

搜索引擎：搜索算法+排序算法

1亿个结果用0.67s 排序出有用信息

 

算法的另一种用途：智能

Siri能够理解人类的语言

 

推荐算法：amazon，ebay，TouTube

推荐喜欢的东西：机器学习

机器学习的基础也是基本算法的使用

 

前面的例子都是和数据打交道，

现在的动画制作，也不是一帧一帧画出来的，每个画面都包括了对算法的研究：毛发，运动，灯光，天空，水，全部是算法 - 图形学算法

 

自动生成迷宫的算法，制作扫雷的算法：flatfill

算法处理三消游戏

 

AlphaGo：深度学习

 

计算机视觉：根据图像作为输入来识别出信息

人脸识别，

 

AR技术，

 

photoshop抠图

 

压缩软件

 

数据库本身就是算法库，他封装的很好，我们使用sql语句就可以使用

 

学好算法，才能创造出更有意义的东西，

而不是简单的把数据取出来用就完事了

 

公认的算法的学习曲线非常陡，

算法像数学，无法很快得到成果

要从最基础的开始积累，一点一点的前进

 

 

1-2 课程介绍

 

迫不及待要学习算法了，

语言用C++，因为大家本科都学过C++

算法其实和语言是无关的，算法导论都是伪代码，算法其实是一种思想，想通了，写出来很简单，

 

根据不同的语言特性，不同的语言有各自巧妙之处

不同语言的算法在：

https://github.com/liuyubobobo/Play-with-Algorithms

--

课程代码更新也在这个github上，

需要掌握基础的语言知识，对数组，链表，堆，栈等线性结构有了解

一般同学对以上这些基础都掌握的很好，所以这里不做介绍

对算法基础知识有了解：递归，遍历，算法复杂度

 

学习路径：

线性（排序），他是算法领域非常重要的，通过学习可以了解很多思想

树形结构，应用场合，每种树的特点，局限性

图

 

对算法的学习，编程是次要的，而需要多写写画画，才能更好的学习算法，

想明白了，编码并不难

很多复杂的算法，十几行就可以搞定

 

白板编程：

不给编译器，直接写代码，要求它可以被直接编译运行

这种编程不可能很长，一般就是10几行

 

数据结构的重要性：

linus说，好坏programmer的区别，就是他顾虑code还是datastucture，bad programmer worry about code，good programmer worry adbout data structure and their relationships，

 

Algorithm + Data Structures = Programs

 

很多大企业的面试题，听起来像算法，本质是数据结构题，

一般不难，考察的都是基础

微软要求白板写堆，能不能写出二叉树反转这么简单的算法

 

基础打牢，才会有思路，一味追求高端精巧，就是看到一个问题，学到一个想法，而不是系统的把它们整理在一个框架里面。

 

算法思想？

分支算法 - 归并排序，快速排序

贪心算法 - 最小生成树

动态规划 - 最短路径

递归搜索 - 树形结构

 

面试问题

会在评论区和github提出一些题目

 

每个细分领域都是算法

不积跬步无以至千里

图形学，图像学，机器学习，人工智能，数据挖掘，

操作系统，编译原理，网络安全，虚拟现实，高性能计算

 

很多学习对人工智能感兴趣，但是学一会儿就学不动了，究其根本，是基础太差

 

要耐心，打牢基础

 

A programmer who subconsiciously views himself as an artise will enjoy wht he does and will do it better.

 

 

2-1 选择排序法 Selection Sort

先接触O(n^2)的排序算法，

对于排序算法，最优的应该是nlogn

 

那为什么还要学习O(n^2)级别的排序算法？

1，因为很基础，不能小瞧其思路，简单的方法可以加深对问题的理解，增加启发，然后优化

如果对一些面试问题没思路，可以先写出简单的解法，过程中可能就有了优化的思路

,2，编码简单，易于实现，是一些简单场景的首选,

3，特殊情况，简单的排序算法更加有效

4，简单的排序算法可以衍生出复杂的排序算法。如希尔排序，它是对插入排序进行优化，得到的

5，简单的排序，可以作为子过程，改进更加复杂的排序算法

 

Selection Sort 选择排序

8 6 2 3 1 5 7 4

 

有一段动画演示，就是每次都找出所有剩余元素里，最小元素，拿出来，这样每次排出来的都是对的结果。

 

 

写代码

#include 
#include  //老版本swap()在algorithm
using namepsace std; //C++ 11的swap()在std

void selectionSort(int arr[], int n){
    for(int i=0; i

 

2-2 使用模板（泛型）编写算法

现在只能对整数排序，

但是实际可能要对浮点数，字符串，自己定义的结构体和类排序，

所以应该使用模板函数，有些语言叫做泛型

 

再试试使用自定义的类型进行排序

#include
#include
#include 
using namespace std;
#include "student.h"


timplate //定义类型为T，然后后面都用类型T
void selectionSort(T arr[], int n){
    for(int i = 0; i < n; i ++){
        //寻找[i,n)里面的最小值
        int minIndex = i;
        for(int j=0; j arr[minIndex]){
                minIndex = j;
            }
        }
        //把最小值的索引放入minIndex，
        swap(arr[i], arr[minIndex]); 
    }
}

int main(){
    String c[4] = {"D", "C", "B", "A"};
    slesctionSort(c, 4);
    for(int i = 0; i < 4: i++){
        cout<
#include 

//很多C++从业者认为不该引入std，污染命名空间
using namespace std;

//struct也可以重载？
struct Student{
    string name;
    int score;
    
    //重载<， 传入另外一个学生的引用，返回bool
    bool operator<(const Student &otherStudent){
        //return score > otherStudent.score;
        //这样会把name也排序，
        return score != otherStudent.score?
            score>otherStudent.score : name < otherStudent.name;
    }
    
    //重载<<，打印用
    //为什么用friend？
    friend ostream& operator<<(ostream &os, const Student &student){
        os<<"Student: "<

 

更好的方法是把元素的比较写成函数less()，根据具体情况定义什么叫 一个比另一个小

这样会更加灵活

 

 

2-3 随机生成算法测试用例

原来的测试用例非常不智能，测试数组是硬编码的，

后面可能用到10万个元素，就应该用程序成员

 

创建新的SortTestHelper.h

//SortTestHelper.h
#ifndef SELECTIONSORT_SORTTESTHELPER_H
#define SELECTIONSORT_SORTTESTHELPER_H

#include 
#include //老版本需要
#include
using namespace std;

//辅助测试的函数放在一个命名空间里面
//这样方便后面调用时了解这些函数都是辅助测试的
namespace SortTestHelper{
    //生成有n个元素的随机数组，每个元素的随机范围是[rangeL, rangeR]
    //实现就直接写到.h了，这样方便，可以理解为开源工程的项目
    //而且SortTestHelper还有很多要用到模板的函数，他们的实现必须在.h，为统一，就这么做了
    int* generateRandomArray(int n, int rangeL, int rangeR){
        //L应该小于R
        assert(rangeL <= rangeR);
        
        int &arr = new int[n];
        //c/c++标准的随机种子，根据时间
        srand(time(NULL))；
        for(int i=0; i
    void printArray(T arr[], int n){
        for(int i = 0; i < n; i++)
            count << arr[i] << " ";
        count << endl;
        return;
    }
    
    //测试排序结果的正确性
    template
    bool isSorted(T arr[], int n){
        for(int i=0; i arr[i+1])
                return false;
        }
        return true;
    }
    
    template
    void testSort(string sortName, void(*sort)(T[], int), T arr[], int n){
        //要测试时间,时间差就是消耗的时间，老版本也需要
        clock_t startTime = clock();
        //回调
        sort(arr, n);
        clock_t endTime = clock();
        
        assert( isSorted(arr, n));
        
        //打印执行了多少秒
        cout << sortName << ":" << double(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC << "s" <

===========

2-4 测试算法的性能

写一个很有趣，很重要，辅助研究算法的函数

要对算法的性能有感性的认识，看算法在特定的数据集上的执行时间

 

int main(){
    SortTestHelper::testSort("Selection Sort", selectionSort, arr, n);
}

//10000数据用0.2s，10万用了18s，大概是100倍。所以时间复杂度是n^2级别的，就是数据量和时间的关系

 

这两节的准备，就是为了后面学习排序算法，后面还会介绍一个o n^2级别的排序：插入排序

通过下节的学习，你会明白，o n^2级别的排序算法也很有用