1.氣泡排序
func bubble_sort(li int)}if!exchange
}}
2.選擇排序
func select_sort(li int)}li[i], li[pos] =li[pos], li[i]
}}
3.插入排序
func insert_sort(li int)li[j+1] =tmp
}}
4.希爾排序
func shell_sort(li int)li[j+gap] =tmp}}
}
5.快速排序
func quick_sort(li int, left, right int)i :=left
j :=right
rand.seed(time.now().unix())
r := rand.intn(right-left) +left
li[i], li[r] =li[r], li[i]
tmp :=li[i]
for i li[i] =li[j]
for i < j && li[i] <=tmp
li[j] =li[i]
}li[i] =tmp
quick_sort(li, left, i-1)
quick_sort(li, i+1, right)
}
6.堆排序
func sift(li int, low, high int)if tmp else
}li[i] =tmp
}func heap_sort(li int)
for j := len(li) - 1; j > 0; j--
}
7.歸併排序
func merge(li int, left, mid, right int)for i <= mid && j <=right
else
}if i <=mid
else
for k := 0; k < len(tmp); k++
}func merge_sort(li int, left, right int)
}
8.計數排序
func count_sort(li int)}arr := make(int, max_num+1)
for j := 0; j < len(li); j++
k :=0
for m, n :=range arr
}}
9.桶排序
func bin_sort(li int, bin_num int)if max_num }
bin :=make(int, bin_num)
for j := 0; j < len(li); j++
bin[n][k+1] =li[j]
}o :=0
for p, q :=range bin
}}
10.基數排序
func radix_sort(li int)}for j := 0; j < len(strconv.itoa(max_num)); j++
m :=0
for p := 0; p < len(bin); p++}}
}
11.用堆排解決top_k問題，思路：
a.先取前k個數建小根堆，這樣就能保證堆頂元素是整個堆的最小值;
b.然後遍歷列表的k到最後，如果值比堆頂大，就和堆頂交換，交換完後再對堆建小根堆，這樣就能保證交換完後，堆頂元素仍然是整個堆的最小值；
c.一直遍歷到列表的最後乙個值，這一步做完之後，就保證了整個列表最大的前k個數已經放進了堆裡；
d.按數的大到小出堆；
func sift(li int, low, high int)if tmp >li[j]
else
}li[i] =tmp
}func top_k(li int, k int) int
for j := k; j < len(li); j++
}for n := k - 1; n > 0; n--
return
li[:k]
}
十大經典排序演算法
載自 排序演算法是 資料結構與演算法 中最基本的演算法之一。排序演算法可以分為內部排序和外部排序，內部排序是資料記錄在記憶體中進行排序，而外部排序是因排序的資料很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內部排序演算法有 插入排序 希爾排序 選擇排序 氣泡排序 歸併排序 快速排...
十大經典排序演算法
不穩定排序種類為4種 快速排序 核心思想是partition操作 二分法分而治之 平均時間複雜度nlogn 希爾排序 高階版的插入排序，先把間隔較遠的子串行排序，最後間隔為1時，等同於插入排序 插入排序在序列有序時，時間複雜度常數級，所以先讓子串行總體有序，能有效降低時間複雜度 平均時間複雜度n 1...
十大經典排序演算法
常見經典排序 非線性時間比較類排序 通過比較來決定元素間的相對次序，由於其時間複雜度不能突破o nlogn 因此稱為非線性時間比較類排序。線性時間非比較類排序 不通過比較來決定元素間的相對次序，它可以突破基於比較排序的時間下界，以線性時間執行，因此稱為線性時間非比較類排序。時間複雜度 空間複雜度 穩...