電子發燒友App
算法一：快速排序算法
快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2) 次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn) 算法更快，因為它的內部循環（innerloop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。
快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略來把一個串行（list）分為兩個子串行（sub-lists）。
算法步驟：
1. 從數列中挑出一個元素，稱為「基準」（pivot），
2. 重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的后面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之后，該基準就處于數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。
3. 遞歸地（recursive）把小于基準值元素的子數列和大于基準值元素的子數列排序。
遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，并同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小于（或者大于）它的父節點。
堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn)。
算法步驟：
1. 創建一個堆 H[0..n-1]
2. 把堆首（最大值）和堆尾互換
3. 把堆的尺寸縮小 1，并調用 shift_down(0), 目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置
4. 重復步驟 2，直到堆的尺寸為 1
?
算法三：歸并排序
歸并排序（Mergesort，***譯作：合并排序）是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。
算法步驟：
1. 申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合并后的序列
2. 設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置
3. 比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合并空間，并移動指針到下一位置
4. 重復步驟 3 直到某一指針達到序列尾
5. 將另一序列剩下的所有元素直接復制到合并序列尾
?
?
算法四：二分查找算法
二分查找算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大于或者小于中間元素，則在數組大于或小于中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。這種搜索算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn)。
算法五：BFPRT（線性查找算法）
BFPRT 算法解決的問題十分經典，即從某 n 個元素的序列中選出第 k 大（第 k 小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT 可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得算法在最壞情況下，依然能達到 o(n) 的時間復雜度，五位算法作者做了精妙的處理。
算法步驟：
1. 將 n 個元素每 5 個一組，分成 n/5(上界) 組。
2. 取出每一組的中位數，任意排序方法，比如插入排序。
3. 遞歸的調用 selection 算法查找上一步中所有中位數的中位數，設為 x，偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。
4. 用 x 來分割數組，設小于等于 x 的個數為 k，大于 x 的個數即為 n-k。
5. 若 i==k，返回 x；若 i
終止條件：n=1 時，返回的即是 i 小元素。
算法六：DFS（深度優先搜索）
工商網監
評論