合并排序

浅谈算法和数据结构: 四 快速排序

原文: 浅谈算法和数据结构: 四 快速排序 上篇文章介绍了时间复杂度为O(nlgn)的合并排序，本篇文章介绍时间复杂度同样为O(nlgn)但是排序速度比合并排序更快的快速排序(Quick Sort
·2015-11-13 22:15

浅谈算法和数据结构: 三 合并排序

原文: 浅谈算法和数据结构: 三 合并排序 合并排序，顾名思义，就是通过将两个有序的序列合并为一个大的有序的序列的方式来实现排序。
·2015-11-13 22:15

选择问题：线性时间内找到序列的第k小的元素

这可以用排序方法做到，即先排个序，在找到指定元素，但是这样就按最快的堆排序、合并排序啥的都得是O(nlgn)数量级的，这里采取的方法可以在期望为O(n)的时间内完成。
·2015-11-13 20:52

合并排序（C语言实现)

现在就用递归算法，采用上面的分治思想来解合并排序。         &nb
·2015-11-13 20:50

一步一步写算法（之合并排序）

原文: 一步一步写算法（之合并排序） 【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。
·2015-11-13 20:31

合并排序

三 合并排序   合并排序，顾名思义，就是通过将两个有序的序列合并为一个大的有序的序列的方式来实现排序。
·2015-11-13 19:29

java 合并排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、插入排序算法、快速排序

算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1.有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2.确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 3.输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况
·2015-11-13 18:23

分治法（一）

参考  　　算法设计与分析 　　第四章 　　分治法这篇文章将讨论：1）　　分治策略的思想和理论2）　　几个分治策略的例子：合并排序，快速排序，折半查找，二叉遍历树及其相关特性。
·2015-11-13 17:35

文件归并排序算法系列之合并排序

改章节是一篇关于文件归并的帖子            归并排序（Merge sort，合并排序）是建立在归并操纵上的一种效有的排序法算
·2015-11-13 15:39

归并排序 霍纳规则（法则） 统计逆序对

归并排序 又称合并排序，其核心是分治思想。分治法详细请看百度百科 《算导》p20：分治法中的递归式是基于基本模式中的三个步骤的。如先前一样，设T(n)为一个规模为n的问题的运行时间。
·2015-11-13 11:38

合并排序

  #include <stdio.h> #include <stdlib.h> //merge_sort -->合并排序 /* 自顶向下 采用分治法进行自顶向下的算法设计
·2015-11-13 11:05

两组数据有序数组合并排序

/**鲁军*/ function merge(arr1, arr2){ var i = 0; var j = 0; var c = 0; var k; var len1 = arr1.length;
·2015-11-13 11:44

1065-两路合并

描述   给定输入排序元素数目n和相应的n个元素，写出程序，利用内排序算法中两路合并排序算法进行排序，并输出排序最后结果的相应序列。
·2015-11-13 09:50

排序

  排序有很多种方法啦，比如：1 直接插入排序 2 希而排序 3 冒泡排序 4快速排序 5堆排序 6合并排序 7基数排序 8外排序 等等，这里总结一些常用的方法，新人可以学习一下。
·2015-11-12 21:40

合并排序

解法 可以使用合并排序法，合并排序法基本是将两笔已排序的资料合并并进行排序，如果所读入的资料 尚未排序，可以先利用其它的排序方式来处理这两笔资料，然后再将排序好的这两笔资料合并。
·2015-11-12 21:42

算法学习笔记（四）：合并排序

具体到合并排序，就是将待排序序列分为小的序列，递归进行排序，然后合并。
·2015-11-12 20:07

逆序数_python_算法与数据结构

算法思想     算法实现类似于合并排序，但需要额外处理逆序数
·2015-11-12 15:22

HDU 4334 Trouble

合并排序再枚举。 题意问五个数组中各抽一个加起来 和是否为 0。 開始想用 200*200*200 和 200*200 比。果然TLE了。
·2015-11-12 15:19

第八章 线性时间排序

摘要： 　　本章先回顾了前面介绍的合并排序、堆排序和快速排序的特点及运行运行时间。
·2015-11-12 14:04

Python实现合并排序MergeSort

def merge(sort_list, start, mid, end):     left_list = sort_list[start:mid]     right_list = sort_list[mid:end]     left_list.append(float("inf"))   &n
·2015-11-12 13:17

快速排序

快速排序算法和合并排序算法一样，也是基于分治模式。
·2015-11-12 12:37

归并排序

lt;iostream> 2 #include <list> 3 #include <stack> 4 using namespace std; 5 //合并排序的前期判断
·2015-11-12 10:11

归并排序

二路归并排序的思路就是把序列分解成子序列，再递归使用合并排序法合并成一个有序序列。   void merge(in
·2015-11-11 18:50

插入排序、合并排序、堆排序和快速排序

/** * 插入排序 * 时间复杂度O(n2) * @param array原地排序算法 */ public void insertSort(int[] array) { for (int i = 1; i < array.length; i++) { int present = array[i]; int position = i; while (position > 0 &
·2015-11-11 17:51

合并排序数组

基本思想：一次比较两个数组中元素的大小，将较小元素赋值给新元素 private static int[] merge(int[] a, int[] b) { int[]c=new int[a.length+b.length]; int i=0,j=0,n=0; while (i<a.length&&j<b.length) { if (a[i
·2015-11-11 13:05

php合并排序

$a = array(1,5,12,16); $b = array(2,3,15,19,25); $c = array(); $ak = $bk = 0; $countA = count($a); $countB = count($b); $countAB = $countA + $countB; for($i=0; $i<$countAB; $i++) {
·2015-11-11 11:49

第二章 算法入门(2)

2.3 算法设计 （合并排序） 插入排序使用的是增量（incremental）方法。 另一种设计策略，叫做“分治法”（divide-and-conquer）。
·2015-11-11 09:34

[算法简结]递归分治（三）：快速排序

  今天我们讲讲和合并排序一样也是运用分治的排序算法：快速排序。而且它们的时间复杂度都能到达一个O(nlgn)的上界。所以我们都能在n个元素的情况下，是算法以Ω(nlgn)时间运行。
·2015-11-11 08:37

[算法简结]递归分治（二）：合并排序

今天我们继续，讲一个排序：合并排序。 1.合并排序   基本思想就是先将n含有个元素的集合分成n/2个元素的子集合，分别对两个子集合进行合并排序，最后将排好序的子集合合并。
·2015-11-11 08:36

如何优化C语言代码(程序员必读)

将比较慢的顺序查找法用较快的二分查找或乱序查找法代替，插入排序或冒泡排序法用快速排序、合并排序或根排序代替，都可以大大提高程序执行的效率。
·2015-11-11 07:15

合并排序

合并排序，将两个已经排序的数组合并成一个数组,此示例仅能合并由小到大排序的数组. 1/合并生成一个新的数组; #include <iostream> #include <stdio.h
·2015-11-11 04:54

一个小程序

自己写了一个合并排序的算法，出现问题，自己总结！ 记录一下！
·2015-11-11 03:05

使用合并排序和快速排序对字符串按长度排序

前段时间要对字符串集合进行按长度排序，字符串长度长的排在队列前面，最短的排在最后，可以使用两种排序方法进行排序，其中快速排序的效能会好些，但快速排序在字符串的集合非常大的时候，有时会得不到正确的结果，具体原因还不清楚。 1.合拼排序的代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; names
·2015-11-11 02:23

快速排序

1 快速排序同合并排序一样 ，采取的是分治策略 2 合并排序是先分解，合并时处理排序；快速排序是分解之前进行区域划分处理排序（原地排序） 3 快速排序的运行时间 与 划分数据时 是否对称相关（两个区域的数据数量是否对称
·2015-11-10 22:21

堆排序 C++

  1 堆排序拥有插入排序的优点 （是一种原地排序算法只需要存储常数个元素在输入数组以外 即省空间），    同时拥有合并排序算法的复杂度 nlgn，逼格有点高 2
·2015-11-10 22:19

合并排序(归并排序)

  1 合并排序采用的是 分治策略     a 分解：将原问题分解成一系列子问题     b 解决：递归的解决各个子问题，若问题足够小，则直接求解
·2015-11-10 22:18

LeetCode—— Median of Two Sorted Arrays

可以使用合并排序中的merge，然后直接找出中位数就能A
wxisme·2015-11-10 16:00

LeetCode—— Median of Two Sorted Arrays

可以使用合并排序中的merge，然后直接找出中位数就能A
wxisme·2015-11-10 16:00

LeetCode—— Median of Two Sorted Arrays

可以使用合并排序中的merge，然后直接找出中位数就能A
wxisme·2015-11-10 16:00

合并排序最差效率递推式的精确解

本篇给出了关于合并排序的最差效率（合并时比较次数为n-1次时），递推式的精确解。希望大家给予指正。令：则原式=用替换，得综上得：因此：由，得
sr_sr·2015-11-09 15:00

Collections sort() 合并排序

Collections 的sort方法使用的是合并排序算法，使用时注意list中的元素需要实现Comparable接口。
·2015-11-09 14:12

《算法导论》第九章----中位数和顺序统计学

如果我们用堆排序或合并排序（Ο(nlgn)）对该集合进行排序，然后直接找出第i个元素即可。这样一来，选择问题运行时间为Ο(nlgn)。但是本章讲其他两种方法可以使的选择问题的运行时间为O(n)
·2015-11-09 12:14

每天一个小算法（1）----合并两个已经排序的数组

今天是第一个：合并排序，将两个已经排序的数组合并成一个数组，其中一个数组能容下两个数组的所有元素; 基本思路：从后往前比较。 1 #include <stdio.h>
·2015-11-08 16:37

南邮算法分析和实验设计1 分而治之

实验内容： 用分治法实现一组无序序列的两路合并排序和高速排序。要求清楚合并排序及高速排序的基本原理，编程实现分别用这两种方法将输入的一组无序序列排序为有序序列后输出。
·2015-11-08 13:20

算法导论 第6章 堆排序（简单选择排序、堆排序）

堆分为下面两种类型： 大顶堆：父结点的值不小于其子结点的值，堆顶元素最大 小顶堆：父结点的值不大于其子结点的值，堆顶元素最小 堆排序的时间复杂度跟合并排序一样，都是O(nlgn)，可是合并排序不是原地排序
·2015-11-08 13:02

[LeetCode]Merge k Sorted Lists

思路：我的第一个想法是将lists中的链表两两合并排序，这样时间复杂度是o（n），n为所有链表中的数据，结果Time Limit Exceeded了。。。暂时没有想到太好的其
·2015-11-08 11:14

POJ2299: Ultra-QuickSort-合并排序解决逆序数问题

1 #include<iostream> 2 #include<malloc.h> 3 using namespace std; 4 long long ans; 5 void merge(int *a,int le,int mid,int rt){ 6 int *sort_data=(int *)malloc(sizeof(int)*(rt-
·2015-11-08 10:52

快速排序及其分析

快速排序过程 快速排序采用的思想是分治思想，就像合并排序算法的思想一样，合并排序算法是从数组的中间开始分治，直到分为N个分组，最后分别合并N个分组的解。
·2015-11-07 14:07

合并排序

合并排序算法是用分治策略实现对N个元素进行排序的算法。其基本思想是： 将待排序元素分成大小大致相同 的两个子集合，分别 对两个子集合进行排序，最终将排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。
·2015-11-07 14:45

单链表合并排序实现

/*关键:两个有序单链表的合并:其实本程序可以实现任意两个单链表的合并排序,思想就是 *1.建两个链表2.合并两个链表3.对合并后的链表排序4.打印
·2015-11-07 14:17
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