文章目录前言一.数据结构1.1概念:1.2数据结构分类（逻辑结构和物理结构两大类）1.2.1逻辑结构1.2.2物理结构二.算法2.1概念2.2算法初体验2.3算法分析--------算法的时间复杂度分析

算法复杂度分析O：复杂度的上限。Ω：复杂度的下限。Θ：复杂度的上限与下限。

一、预备知识（基本解题思路与复杂度分析）算法面试可以看做是和面试官探讨解决方案，对于问题的细节和应用环境可以和面试官沟通沟通本身很重要，暗示了思考问题的方式算法学习准备范围各种排序算法基础数据结构和算法实现

递归与分治策略文章目录递归与分治策略一、递归1.区别递归与循环二、分治1.基本思想2.适用情况2.基本步骤3.递推方程的求解方法4.算法复杂度分析三、排序问题1.合并排序2.快速排序四、经典递归分治问题

堆排序一.前言二.堆排序思路三.堆的创建1.堆的向上调整2.堆的向下调整3.向上建堆4.向下建堆5.两种建堆方式比较四.堆排序五.复杂度分析六.Topk问题七.结语一.前言堆排序在生活中主要有两大应用场景

排序一.插入排序1.代码思路2.代码实现3.复杂度分析4.稳定性分析二.希尔排序1.代码思路2.代码实现3.复杂度分析4.稳定性分析三.快速排序1.代码思路2.代码实现3.复杂度分析4.稳定性分析5.代码改进四

目录一，计数排序1，基本思想2，思路实现3，计数排序的特性总结：二，排序算法复杂度及稳定性分析三，排序系列所有源代码Sort.hSort.cStack.hStack.c一，计数排序计数排序也叫非比较排序；1，基本思想计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用操作步骤：1，统计相同元素出现次数2，根据统计的结果将序列回收到原来的序列中图解原理：对这样一个不需要比较的排序就完成了；2，思路实

文章目录1、快排的含义2、快排的实现2.1思路讲解2.2代码实现3、快排的时间复杂度分析4、快排的优化上一篇文章我们介绍了八大排序中的七种，今天这篇文章主要来详细介绍一种比较重要也是常用的一种排序算法—

总体思路理解题意（智力题）单步运行（脑海中模拟cpu运行案例）抽象化（解题思路，时间和空间复杂度分析）编码（对语言和api的理解）测试（边界输入输出，数组有无越界，死循环，资源释放…）优化（思路、编码）

这里写自定义目录标题题目描述题目第一句话很关键解题思路原地交换法：算法流程说明：复杂度分析时间复杂度空间复杂度哈希表法：题目归类排序算法类重复性类相关标签题目描述在一个长度为n的数组nums里的所有数字都在

目录写在前面一、什么是算法二、线性查找法2.1、实现线性查找法2.2、思维拓展——使用泛型2.3、自定义类测试泛型方法2.4、循环不变量三、复杂度分析3.1、复杂度分析简介3.2、常见的算法复杂度四、算法性能测试写在前面最近比较忙

一、前言之前我们已经学习了链表的所有操作及其时间复杂度分析，我们可以了解到对于链表头的相关操作基本都是O(1)的，例如链表头增加、删除元素，查询元素等等。

优先队列为什么使用优先队列动态处理，因为不能一开始知道哪些元素更重要比如AI打怪，打最近的怪，谁来打谁复杂度分析堆的基本结构二叉堆BinaryHeap1.为完全二叉树，缺失节点都在右下侧，即把元素顺序排列成树的形状

文章目录9.6希尔排序9.6.1希尔排序原理9.6.2希尔排序算法9.6.3希尔排序复杂度分析9.7堆排序9.7.1堆排序算法9.7.2堆排序复杂度分析9.8归并排序9.8.1归并排序算法9.8.2归并排序复杂度分析

时间复杂度分析：最坏的时间复杂度O(n平方),平均时间复杂度O(nlogn);示例代码(C++)//快速排序intPartition(intA[],intlow,inthigh){

03|复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。

参考引用Hello算法Github仓库：hello-algo1.初识算法1.1算法无处不在1.1.1二分查找：查阅字典在字典里，每个汉字都对应一个拼音，而字典是按照拼音字母顺序排列的。假设我们需要查找一个拼音首字母为r的字，通常会按下述步骤实现翻开字典约一半的页数，查看该页的首字母是什么，假设首字母为m由于在拼音字母表中r位于m之后，所以排除字典前半部分，查找范围缩小到后半部分不断重复上两步，直至

题目代码方法一：BFS分析代码复杂度分析方法二：一维动态规划分析代码复杂度分析拓展题目题目链接代码classSolution{public:intnumSquares(intn){}};方法一：BFS分析这题让求的是若干个平方数的和等于

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围前言解法一思路和算法代码复杂度分析解法二思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：路径总和II出处：113.路径总和II难度4级题目描述要求给你二叉树的根结点

LeetCode热题HOT100Java题解114.二叉树展开为链表前驱节点复杂度分析114.二叉树展开为链表题目：给定一个二叉树，原地将它展开为一个单链表。

先放一张王争老师总结了学习数据结构与算法的一览图学习重点：复杂度分析最常用、最基础的20个知识点:10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树；10个算法：递归、排序、

目录关键词概念评价标准备注本博客中的所有排序算法都是由小到大排列的常见排序算法1冒泡排序1.1冒泡排序原理1.2冒泡排序代码实现1.3冒泡排序时间复杂度分析1.4冒泡排序空间复杂度分析1.5冒泡排序稳定性分析

文章目录一、理论基础二、题目分类（一）基础题目2.[70.爬楼梯](https://leetcode.cn/problems/climbing-stairs/)（1）思路（2）代码（3）复杂度分析3.[

目录一、前言二、堆排序方法一（自己写一个堆，在进行排序）时间复杂度分析方法二（直接在数组上建堆）向上调整建堆向下调整建堆时间复杂度分析（向上建堆和向下建堆熟优？）升序（排序）建大堆还是小堆？

文章目录1题目描述2解题思路2.1直接遍历二维数组2.2巧妙利用标志数性质2.3递归3代码实现（Python3）4复杂度分析1题目描述来源：力扣（LeetCode）在一个n*m的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序

目录1算法效率评估1.1实际测试1.2理论估算2迭代与递归2.1迭代1.for循环2.while循环3.嵌套循环2.2递归1.调用栈2.尾递归3.递归树2.3两者对比3时间复杂度3.1统计时间增长趋势3.2函数渐近上界3.3推算方法1.第一步：统计操作数量2.第二步：判断渐近上界3.4常见类型1.常数阶O(1)2.线性阶O(n)3.平方阶O(n2)4.指数阶O(2n)5.对数阶O(log⁡n)6.

LeetCode热题HOT100Java题解76.最小覆盖子串双指针滑动窗口+哈希表复杂度分析76.最小覆盖子串题目：给你一个字符串S、一个字符串T。

xwzz.jpg重温：数据结构与算法-开篇重温：数据结构与算法-复杂度分析(一)重温：数据结构与算法-复杂度分析(二)重温：数据结构与算法-数组重温：数据结构与算法-链表(一)重温：数据结构与算法-链表

对x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn进行快速排序partitionnode:x[k]x[k]x[k]为随机划分元x[k]x[k]x[k]被选择的概率为1/n1/n1/n,令CnC_nCn为规模为n的问题的比较次数(即T(n)T(n)T(n))Cn=(n−1)+1n∑k=1n(Ck−1+Cn−k)=(n−1)+1n∑k=1nCk−1+1n∑k=1nCn−k=(n−1)+1n∑k=

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法一思路和算法代码复杂度分析解法二思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：平衡二叉树出处：110.平衡二叉树难度4级题目描述要求给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树

为什么需要复杂度分析？

文章目录题目描述解法复杂度分析C++代码实现参考链接题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。

目录冒泡排序代码解读时间复杂度分析选择排序代码解读时间复杂度分析插入排序代码解读时间复杂度分析希尔排序代码解读时间复杂度分析归并排序代码解读时间复杂度分析快速排序代码解读时间复杂度分析桶排序代码解读时间复杂度分析计数排序代码解读时间复杂度分析基数排序代码解读时间复杂度分析堆排序代码解读时间复杂度分析总结冒泡排序

博主csdn个人主页：小小unicorn⏩专栏分类：八大排序汇总代码仓库：小小unicorn的代码仓库关注我带你学习编程知识堆排序堆排序算法堆排序复杂度分析堆排序算法堆排序就是利用堆(假设利用大顶堆)进行排序的方法

之前写了一篇重点是讲理论，今天重点在于对于题目的分析题目难度不分先后，有题目来源会直接给出链接或者位置第一题：消失的数字题目来源：LeetCode消失的数字分析第一种思路分析：参考代码：#include#includeusingnamespacestd;intfind_disappear(intnums[],intlen){intres=-1;//保存结果，-1代表值没有被改变//先对数组进行排序

https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm二．复杂度分析二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。

javascript数组排序算法之冒泡排序冒泡排序冒泡排序原理冒泡排序原理图（未优化前）冒泡排序代码（未优化前）优化版本动图优化版本代码时间复杂度分析项目链接冒泡排序作为一名程序员数组的排序算法是必须要掌握的

目录引言正文二分查找算法原理使用Python实现二分查找算法三、二分查找算法的应用场景示例代码二分查找算法的时间复杂度分析总结参考资料正文二分查找算法原理二分查找算法，也称

并查集的基本操作初始化查找根结点查询两个结点是否同根合并并查集的优化优化1：避免退化（按秩合并）优化2：路径压缩复杂度分析最终代码实现例题什么是并查集？

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：翻转等价二叉树出处：951.翻转等价二叉树难度4级题目描述要求对于二叉树，我们可以定义如下翻转操作：选择任意结点

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：二叉树剪枝出处：814.二叉树剪枝难度4级题目描述要求给定二叉树的根结点root\texttt{root

目录LeetCode62.不同路径1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考与收获LeetCode63.不同路径II1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考与收获LeetCode62.不同路径链接：62

栈1.[232.用栈实现队列](https://leetcode.cn/problems/implement-queue-using-stacks/description/)（1）思路（2）代码（3）复杂度分析

目录回溯算法理论基础1.什么是回溯法2.回溯法的效率3.回溯法解决的问题4.如何理解回溯法5.回溯法模板——回溯三部曲6.总结LeetCode77.组合1.思路2.代码实现3.剪枝优化4.复杂度分析（？

思路排序索引切片排序时间复杂度分析defmajorityElement(nums):nums.sort()#list.sort()直接在原列表进行排序，无返回值n=len(nums)reslut=nums

目录122.买卖股票的最佳时机II思路代码复杂度分析55.跳跃游戏思路代码复杂度分析45.跳跃游戏II思路代码复杂度分析122.买卖股票的最佳时机IILeetcode思路假如第0天买入，第3天卖出，那么利润为

目录977.有序数组的平方思路代码复杂度分析209.长度最小的子数组思路代码难点复杂度分析59.螺旋矩阵II思路代码复杂度分析977.有序数组的平方Leetcode给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums

二、时间复杂度分析？2.时间复杂度假设数据大小是n，每次查找后数据都会缩小为原来的一半，最坏的情况下，直到查找区间被缩小为空，才停止。

以下是希尔排序的代码示例和时间空间复杂度分析，希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。希尔排序的代码示例：defshell_

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