nlog精品文章

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  PHP面試之四：邏輯與算法

  ...、線性階O(n)、平方階O(n^2)、立方階O(n^3)、對(duì)數(shù)階O(log2n)、nlog2n階O(nlog2n)、指數(shù)階O(n^n) 效率從大到?。篛(1) > O(log2n) > O(n) > O(nlog2n) > O(n^2) > O(n^3) > O(2^n) > O(n!) > O(n^n) 時(shí)間復(fù)雜度計(jì)算方式：得出算法的計(jì)算次數(shù)（空間復(fù)雜度與之類(lèi)...

  smartlion 2019-06-28 14:11 評(píng)論0 收藏0
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  兩數(shù)之和問(wèn)題各變種多解法小結(jié)

  ...ms[i], i); } return results; } } 解法3：雙指針$O(nlog(n))$時(shí)間復(fù)雜度求解 解題思路：首先將數(shù)組排序（時(shí)間復(fù)雜度$O(nlog(n))$），然后通過(guò)雙指針i和j分別從數(shù)組兩頭同時(shí)遍歷，保存數(shù)組排序前的元素位置可使用HashMap保存...

  lentoo 2019-08-16 10:34 評(píng)論0 收藏0
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  基于 Javascript 排序算法

  ...這個(gè)圖表現(xiàn)了整個(gè)排序過(guò)程： 插入排序時(shí)間復(fù)雜度為$O(nlogn)$，空間復(fù)雜度為$O(logn)$，屬于 不穩(wěn)定 排序。 ////快速排序(前軸） function quickSort(arr){ qSort(0, arr.length - 1); return arr; function qSort(left, right){ if (left >= right)...

  tommego 2019-08-23 11:47 評(píng)論0 收藏0
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  LeetCode 1

  ...間達(dá)到O(n)還是很容易的。 如果存儲(chǔ)空間O(1)的話，首先nlog(n)是很容易達(dá)到。只要對(duì)數(shù)組做一下快排nlog(n)，然后再掃描一遍，判斷每一個(gè)數(shù)字和后面的數(shù)字或前面的數(shù)字是否相同，就能找到 Single Number 。 然后要求O(n)就不能排序...

  20171112 2019-08-14 11:44 評(píng)論0 收藏0
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  面試算法實(shí)踐與國(guó)外大廠習(xí)題指南

  ...法 Sorting 快速排序 穩(wěn)定: 否 時(shí)間復(fù)雜度: 最優(yōu)時(shí)間: O(nlog(n)) 最壞時(shí)間: O(n^2) 平均時(shí)間: O(nlog(n)) 合并排序 合并排序是典型的分治算法，它不斷地將某個(gè)數(shù)組分為兩個(gè)部分，分別對(duì)左子數(shù)組與右子數(shù)組進(jìn)行排序，然后將兩個(gè)...

  genedna 2019-08-14 17:46 評(píng)論0 收藏0
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  基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法概念

  ... 選擇排序 $O(n^2)$ $O(n^2)$ $O(n^2)$ $O(1)$ 不穩(wěn)定 堆排序 $O(nlog_2 n)$ $O(nlog_2 n)$ $O(nlog_2 n)$ $O(1)$ 不穩(wěn)定 冒泡排序 $O(n^2)$ $O(n)$ $O(n^2)$ $O(1)$ 穩(wěn)定 快速排序 $O(nlog_2 n)$ $O(nlog_2 n)$ $O(n^2)$ $O(nlo...

  fsmStudy 2019-08-23 11:52 評(píng)論0 收藏0
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  算法學(xué)習(xí)筆記一、時(shí)空復(fù)雜度

  ...(N^2): 樸素最近帶你對(duì) O(N^3): Floyd最短路；普通矩陣乘法 O(NlogN): 歸并排序；快速排序的期望復(fù)雜度；基于比較排序的算法下界 $$a_1,a_2,...a_n 排序全排列的時(shí)間復(fù)雜度為 n!$$ $$ 當(dāng) a_i< a_j時(shí)$$$$復(fù)雜度變?yōu)? frac{n!}{2}$$$$當(dāng)有k個(gè)關(guān)...

  wuyumin 2019-08-16 11:08 評(píng)論0 收藏0
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  JS中可能用得到的全部的排序算法

  ...半插入排序 O(n2) O(n) O(n2) O(1) 穩(wěn)定 希爾排序 O(n^1.3) O(nlogn) O(n2) O(1) 不穩(wěn)定 歸并排序 O(nlog?n) O(nlog?n) O(nlog?n) O(n) 穩(wěn)定 快速排序 O(nlog?n) O(nlog?n) O(n2) O(nlog?n) 不穩(wěn)定 堆排序 O(nlog?n) O(nlog?n) O(nlog?n...

  verano 2019-08-20 15:08 評(píng)論0 收藏0
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  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（排序） --javascript語(yǔ)言描述

  ...,27,2,46,4,19,50,48]; console.log(shellSort(arr)); 最佳情況：T(n) = O(nlog2 n)最壞情況：T(n) = O(nlog2 n)平均情況：T(n) =O(nlog n)穩(wěn)定性：不穩(wěn)定 歸并排序 歸并排序是分治法（Divide and Conquer）的一個(gè)典型的應(yīng)用。將已有序的子序列合并，得到完全...

  Dongjie_Liu 2019-08-26 11:44 評(píng)論0 收藏0
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  作為一個(gè)前端,排序算法你有了解過(guò)嗎?

  ...出T(n)的同數(shù)量級(jí)f(n)(它的同數(shù)量級(jí)一般有以下: 1, log?n,n,nlog?n,n的平方,n的三次方),若T(n) / f(n)求極限得到一常數(shù)c,則時(shí)間復(fù)雜度T(n) = O(f(n)): 舉例如下: for(i = 1; i arr[j]) { min = j; } } if(min !...

  lansheng228 2019-08-22 17:29 評(píng)論0 收藏0
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  LeetCode偶爾一題 —— 268. 缺失數(shù)字

  ...之后直接挨個(gè)比較就能找到缺失的數(shù)字。時(shí)間復(fù)雜度：O(nlog(n))，空間復(fù)雜度：O(1) /** * @param {number[]} nums * @return {number} */ var missingNumber = function(nums) { let i = 0 nums.sort((a, b) => a - b) for (i = 0;...

  e10101 2019-08-26 10:22 評(píng)論0 收藏0
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  快速排序分治算法解析

  ...，快排最差時(shí)間復(fù)雜度為$O(n ^ 2)$，平均時(shí)間復(fù)雜度為$O(nlog(n))$，空間復(fù)雜度為$O(1)$； 2. 快速排序-劃分算法(Partition) 需要升序排序條件下，對(duì)于一個(gè)軸點(diǎn)$pivot$，一次切分操作完成后保證： $= pivot$的都在$pivot$右邊 反之，在降序...

  FrancisSoung 2019-08-16 10:34 評(píng)論0 收藏0
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  [LintCode/LeetCode] Sliding Window Maximum/Median

  ...e step forward again. [1,2, | 7,8,5 | ], return the median 7; Challenge O(nlog(n)) time Solution http://www.jiuzhang.com/solut...

  crelaber 2019-08-14 14:33 評(píng)論0 收藏0