在平均狀況下，排序n個專案需要o(nlogn)次比較，在最壞情況下則需要o(n^2)次比較。快速排序通常明顯比其他演算法要快。以為內它的內部迴圈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策略來把乙個序列分為兩個字序列
1.從數列中挑出乙個元素成為基準
2.重新排列數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值打的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊），在這個分割槽退出後，該基準就處於數列的中間位置，這個稱為分割槽（partition）操作
3.遞迴地把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序
遞迴的最底部情形，是數列的大小是零或一，也及時永遠都已經被排序好了。雖然一直遞迴下去，但是這個演算法總會退出，因為每次迭代中，他至少會把乙個元素拜倒他最後的位置去。
堆排序是指利用堆這種資料結構所設計的一種非排序演算法。堆積是乙個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質常用推薦演算法
推薦方法是整個推薦系統中最核心 最關鍵的部分，很大程度上決定了推薦系統效能的優劣。目前，主要的推薦方法包括 基於內容推薦 協同過濾推薦 基於關聯規則推薦和組合推薦。一 基於內容推薦 基於內容的推薦 content based recommendation 是資訊過濾技術的延續與發展，它是建立在專案的...
常用推薦演算法
在推薦系統簡介中，我們給出了推薦系統的一般框架。很明顯，推薦方法是整個推薦系統中最核心 最關鍵的部分，很大程度上決定了推薦系統效能的優劣。目前，主要的推薦方法包括 基於內容推薦 協同過濾推薦 基於關聯規則推薦 基於效用推薦 基於知識推薦和組合推薦。一 基於內容推薦 基 於內容的推薦 content ...
常用推薦演算法
推薦系統的出現 隨著網際網路的發展，人們正處於乙個資訊 的時代。相比於過去的資訊匱乏，面對現階段海量的資訊資料，對資訊的篩選和過濾成為了衡量乙個系統好壞的重要指標。乙個具有良好使用者體驗的系統，會將海量資訊進行篩選 過濾，將使用者最關注最感興趣的資訊展現在使用者面前。這大大增加了系統工作的效率，也節...