sort函数

十大经典算法排序总结对比 一张图概括： 主流排序算法概览 名词解释： n : 数据规模 k :“桶”的个数 In-place : 占用常数内存，不占用额外内存 Out-place : 占用额外内存 稳定性 ：排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 冒泡排序（Bubble Sort） 冒泡排序须知： 作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样，每次都在第一页第一位，所以最熟悉。。。冒泡排序还有一种优化算法，就是立一个flag，当在一趟序列遍历中元素没有发生交换，则证明该序列已经有序。但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用。。。 什么时候最快（Best Cases）： 当输入的数据已经是正序时（都已经是正序了，我还要你冒泡排序有何用啊。。。。） 什么时候最慢（Worst Cases）： 当输入的数据是反序时（写一个for循环反序输出数据不就行了，干嘛要用你冒泡排序呢，我是闲的吗。。。） 冒泡排序动图演示： 冒泡排序JavaScript代码实现： function bubbleSort(arr) { var len = arr.length; for (var i = 0; i < len; i++) { for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) { if (arr[j] > arr[j+1])

我有一个清单清单： [[12, 'tall', 'blue', 1], [2, 'short', 'red', 9], [4, 'tall', 'blue', 13]] 如果我想按一个元素（例如，高/短元素）进行排序，则可以通过 s = sorted(s, key = itemgetter(1)) 。 如果我想用 又 高/短，颜色排序，我可以为每个元素做排序两次，一次，但有一个更快的方法？ #1楼 我不确定这是否是最pythonic的方法...我有一个元组列表，需要按降序对整数值进行排序，然后按字母顺序对第二个进行排序。 这需要反转整数排序，而不是字母排序。 这是我的解决方案：（在一次考试中，我什至不知道您可以“嵌套”排序功能） a = [('Al', 2),('Bill', 1),('Carol', 2), ('Abel', 3), ('Zeke', 2), ('Chris', 1)] b = sorted(sorted(a, key = lambda x : x[0]), key = lambda x : x[1], reverse = True) print(b) [('Abel', 3), ('Al', 2), ('Carol', 2), ('Zeke', 2), ('Bill', 1), ('Chris', 1)] #2楼 键可以是返回元组的函数： s = sorted

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据 如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与deepcopy 对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用的是引用的方式。而有些情况下需要复制整个对象，这时可以使用copy包里的copy和deepcopy，这两个函数的不同之处在于后者是递归复制的。效率也不一样：（以下程序在ipython中运行） import copy a = range(100000) %timeit -n 10 copy.copy(a) # 运行10次 copy.copy(a) %timeit -n 10 copy.deepcopy(a) 10 loops, best of 3: 1.55 ms per loop 10 loops, best of 3: 151 ms per loop timeit后面的-n表示运行的次数，后两行对应的是两个timeit的输出，下同。由此可见后者慢一个数量级。 使用dict或set查找元素 python

文章目录 应包含的头文件 样例（从小到大排） 样例（从大到小排） 注意事项 第二个参数（指针）应该是最后一个元素地址的下一个地址 第三个参数（函数）不要起名为max 由此导致的报错 应包含的头文件 # include <algorithm> 样例（从小到大排） # include <iostream> # include <algorithm> using namespace std ; int main ( ) { int nums [ 5 ] ; for ( int i = 0 ; i < 4 ; ++ i ) { cin >> nums [ i ] ; } sort ( nums , nums + 4 ) ; for ( int i = 0 ; i < 4 ; ++ i ) { cout << nums [ i ] ; } return 0 ; } 样例（从大到小排） # include <iostream> # include <algorithm> using namespace std ; bool cba ( int a , int b ) { return a > b ; } int main ( ) { int nums [ 5 ] ; for ( int i = 0 ; i < 4 ; ++ i ) { cin >> nums [ i ] ; } sort (

参考http://c.biancheng.net/view/564.html 1.用法 通过示例很容易理解什么是部分排序。假设有一个容器，它保存了 100 万个数值，但我们只对其中最小的 100 个感兴趣。可以对容器的全部内容排序，然后选择前 100 个元素，但这可能有点消耗时间。这时候需要使用部分排序，只需要这些数中的前100个是有序放置的。 对于部分排序，有一个特殊的算法 partial_sort()，它需要 3 个随机访问迭代器作为参数。如果这个函数的参数是 first、second 和 last，那么这个算法会被应用到 [first，last) 这个范围内的元素上。执行这个算法后，[first，second) 会包含降序序列 [first，last) 中最小的 second-first 个元素。 ` 注意，在这个示例中，有一种之前没遇到过的表示方式 [first，last)，用它来表示一个元素段，这是一个来自于数学领域的用来定义数字范围的概念——区间。这两个值叫作结束点，在这种表示法中，方括号表示包含相邻的结束点，圆括号表示相邻的结束点不包括在内。 例如，如果 (2，5) 是一个整数区间，2 和 5 都被排除在外，所以它只表示整数 3 和 4；这也被叫作开区间，因为两个结束点都不包含。区间 [2，5) 包含 2 但不包含 5，所以它表示 2、3 和 4。（2，5] 表示 3

常见排序算法 算法：一个计算过程，解决问题的方法 程序 = 数据结构 + 算法 1.算法基本概念 1.时间复杂度 用什么方式来体现算法运行的快慢？ 通过运行的次数表示时间复杂度 示例： print("hello world") print("hello python") print("hello algorithm") #以上时间复杂度O(1) for i in range(n): print("hello world") for j in range(n): print("hello world") #时间复杂度O(n**2) while n>1: print(n) n = n//2 时间复杂度记为O(log 2 n)或O(log n) 当算法过程出现循环折半的时候复杂度式子中会出现log n 时间复杂度小结 时间复杂度是用来计算算法运行的时间的一个式子（单位） 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 创建的时间复杂度(按效率排序) O(1) < O(logn) < O(nlogn) < O(n2) < O(n2 log n) < O(n3) 复杂问题的时间复杂度 O(n!) O(2**n) O(n**n) 如何简单快速地判断算法复杂度 快速判断算法复杂度，适用于绝大多数简单情况 确定问题规模n 循环减半过程---> log n k层关于n的循环 --->n**k

75. Sort Colors（颜色分类） 链接 https://leetcode-cn.com/problems/sort-colors 题目 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。 注意: 不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。 示例: 输入: [2,0,2,1,1,0] 输出: [0,0,1,1,2,2] 进阶： 一个直观的解决方案是使用计数排序的两趟扫描算法。 首先，迭代计算出0、1 和 2 元素的个数，然后按照0、1、2的排序，重写当前数组。 你能想出一个仅使用常数空间的一趟扫描算法吗？ 思路 一道数组题目，解法多种。 说不让用代码库中的排序函数，那自己写一个应该不算违规吧23333. 只有三种数字，012，那么可以遍历统计每个数字的数量，之后直接更改。 也可以用三指针法，index012，一共三个变量，index0和1初始值是0，index2初始值是nums.length-1.遍历使用index1，发现那个数字为0，就和index0的数交换，为2就和index2的数交换，这里要注意，index2换过来的数还需要再判断一下。 代码 public static void swap(int[] nums, int i

Eigen Quick Reference 一个 Eigen 的参考手册，包含 Python(Numpy) 与 Eigen 的对应用法，以及一些练习题。持续更新中。 Eigen array, matrix and vector types 在 Eigen 中，Matrix 用来表示数学意义上的矩阵和向量，Array 用来表示 1D 和 2D 的数组，你可以这样定义它们: typedef Matrix<Scalar, RowsAtCompileTime, ColsAtCompileTime, Options> MyMatrixType; typedef Array<Scalar, RowsAtCompileTime, ColsAtCompileTime, Options> MyArrayType; Scalar 表示系数的类型(例如float, double, boll, int 等等)。 RowsAtCompileTime 和 ColsAtCompileTime 表示矩阵行数和列数（必须在编译时期给定），或者使用 Dynamic 表示其行数或者列数在运行时期给定。 Options 可以是 ColMajor 或者 RowMajor ，它们表示存储数据的顺序，默认是 ColMajor 。（ 这里 有存储顺序的更多介绍） 你可以随意的组合上面的参数来创建 Matrix，例如 Matrix

文章目录 1、创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象，然后让第5个元素等于1 2、创建一个元素为从10到49的ndarray对象 3、将第2题的所有元素位置反转 4、使用np.random.random创建一个10*10的ndarray对象，并打印出最大最小元素 5、创建一个10*10的ndarray对象，且矩阵边界全为1，里面全为0 6、创建一个每一行都是从0到4的5*5矩阵 7、创建一个范围在(0,1)之间的长度为12的等差数列 8、创建一个长度为10的随机数组并排序 9、创建一个长度为10的随机数组并将最大值替换为0 10、如何根据第3列来对一个5*5矩阵排序？ 11、给定一个4维矩阵，如何得到最后两维的和？ 12、给定数组[1, 2, 3, 4, 5]，如何得到在这个数组的每个元素之间插入3个0后的新数组？ 13、给定一个二维矩阵，如何交换其中两行的元素？ 14、创建一个100000长度的随机数组，使用两种方法对其求三次方，并比较所用时间 15、创建一个5 * 3随机矩阵和一个3*2随机矩阵，求矩阵积 16、矩阵的每一行的元素都减去该行的平均值 17、打印出以下函数（要求使用np.zeros创建8*8的矩阵）： 18、正则化一个5*5随机矩阵，正则的概念：假设a是矩阵中的一个元素，max/min分别是矩阵元素的最大最小值，则正则化后a = (a - min)/

好好学习算法基础 0、排序算法说明 0.1 排序的定义 对一序列对象根据某个关键字进行排序。 0.2 术语说明 稳定 ：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面； 不稳定 ：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面； 内排序 ：所有排序操作都在内存中完成； 外排序 ：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行； 时间复杂度： 一个算法执行所耗费的时间。 空间复杂度 ：运行完一个程序所需内存的大小。 0.3 算法总结 图片名词解释： n: 数据规模 k: “桶”的个数 In-place: 占用常数内存，不占用额外内存 Out-place: 占用额外内存 0.5 算法分类 0.6 比较和非比较的区别 常见的 快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序 等属于 比较排序 。 在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。 在 冒泡排序 之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在 归并排序、快速排序 之类的排序中，问题规模通过 分治法 消减为logN次，所以时间复杂度平均 O(nlogn) 。 比较排序的优势是，适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说， 比较排序适用于一切需要排序的情况。 计数排序、基数排序