日期：2019/4/10 wpx
被問到的問題：
1.自我介紹
2.為什麼辭職？
3.懂哪些排序演算法？ 冒泡、選擇、快排、插入
4.解釋一下快速排序？ 根據任一被選取的資料，降比他小的資料放他左邊，大的放其右，重複這個過程。
5.這些演算法的時間複雜度？ 冒泡、選擇、插入 最好情況都是o（n）快排最好o（n*log2n） 最差都是o（n2
演算法最好時間
最差時間
平均是否穩定
冒泡o（n）
o（n2
o(n2)是選擇
o（n）
o（n2
o(n2)是插入
o（n）
o（n2
o(n2)是快速
o（n*log2n）
o（n2
o(n*log2n)
否6.手寫快速排序：
using system;7.a*尋路演算法是如何實現？using system.collections.generic;
using system.linq;
using system.text;
namespace test
;sort(array, 0, array.length - 1);
console.readline();
}/**一次排序單元，完成此方法，key左邊都比key小，key右邊都比key大。
private static int sortunit(int array, int low, int high)
/*左邊都比key小，右邊都比key大。//將key放在游標當前位置。//此時low等於high */
array[low] = key;
foreach (int i in array)
\t", i);
}console.writeline();
return high;
}
/**快速排序
*@paramarry
*@return */
public static void sort(int array, int low, int high)}}
核心公式：f=g+h
f - 方塊的總移動代價
g - 開始點到當前方塊的移動代價（拓展： g = 移動代價 * 代價因子）
h - 當前方塊到結束點的預估移動代價(即為當前點到結束點的曼哈頓距離)
a星演算法還需要用到兩個列表：
開放列表- 用於記錄所有可考慮選擇的格仔
封閉列表- 用於記錄所有不再考慮的格仔
提前將尋路區域分為若干網格，計入障礙物代表網格，在確定了尋路的開始點，結束點的情況下，假定每個方塊都有乙個f值，該值代表了在當前路線下選擇走該方塊的代價。
而a星尋路的思路很簡單：從開始點，每走一步都選擇代價最小的格仔走，直到達到結束點。
a星演算法偽碼：
a、將開始點記錄為當前點p
b、將當前點p放入封閉列表
c、搜尋點p所有鄰近點，假如某鄰近點既沒有在開放列表或封閉列表裡面，則計算出該鄰近點的f值，並設父節點為p，然後將其放入開放列表
d、判斷開放列表是否已經空了，如果沒有說明在達到結束點前已經找完了所有可能的路徑點，尋路失敗，演算法結束；否則繼續。
e、從開放列表拿出乙個f值最小的點，作為尋路路徑的下一步。
f、判斷該點是否為結束點，如果是，則尋路成功，演算法結束；否則繼續。
g、將該點設為當前點p，跳回步驟c。
（此題答案複製自
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