本文盤點程序員必須知道的十大基礎(chǔ)實用算法及其講解。
算法一:快速排序算法
快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)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(nèi)部循環(huán)(innerloop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)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(shù)列中挑出一個元素,稱為「基準(zhǔn)」(pivot),
2. 重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊)。在這個分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)(partition)操作。
3. 遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。
遞歸的最底部情形,是數(shù)列的大小是零或一,也就是永遠(yuǎn)都已經(jīng)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計的一種排序算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu),并同時滿足堆積的性質(zhì):即子結(jié)點的鍵值或索引總是小于(或者大于)它的父節(jié)點。
堆排序的平均時間復(fù)雜度為Ο(nlogn)。
算法步驟:
1. 創(chuàng)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(diào)用 shift_down(0), 目的是把新的數(shù)組頂端數(shù)據(jù)調(diào)整到相應(yīng)位置
4. 重復(fù)步驟 2,直到堆的尺寸為 1
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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(yīng)用。
算法步驟:
1. 申請空間,使其大小為兩個已經(jīng)排序序列之和,該空間用來存放合并后的序列
2. 設(shè)定兩個指針,最初位置分別為兩個已經(jīng)排序序列的起始位置
3. 比較兩個指針?biāo)赶虻脑?,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(fù)步驟 3 直到某一指針達(dá)到序列尾
5. 將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾
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算法四:二分查找算法
二分查找算法是一種在有序數(shù)組中查找某一特定元素的搜索算法。搜素過程從數(shù)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(jié)束;如果某一特定元素大于或者小于中間元素,則在數(shù)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(shù)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(qū)域減少一半,時間復(fù)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(jīng)典,即從某 n 個元素的序列中選出第 k 大(第 k ?。┑脑兀ㄟ^巧妙的分析,BFPRT 可以保證在最壞情況下仍為線性時間復(fù)雜度。該算法的思想與快速排序思想相似,當(dāng)然,為使得算法在最壞情況下,依然能達(dá)到 o(n) 的時間復(fù)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(shù),任意排序方法,比如插入排序。
3. 遞歸的調(diào)用 selection 算法查找上一步中所有中位數(shù)的中位數(shù),設(shè)為 x,偶數(shù)個中位數(shù)的情況下設(shè)定為選取中間小的一個。
4. 用 x 來分割數(shù)組,設(shè)小于等于 x 的個數(shù)為 k,大于 x 的個數(shù)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(yōu)先搜索)
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