算法图解——学习笔记
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算法简介
算法：一组完成任务的指令，任何片段都可以视为算法。
第一章 算法集合：
| 算法种类 | 定义 |
|---|---|
| 二分法 | 一种查询方法，通过将查找特定序列的中间值，与查找的值进行比较后，如果相一致则停止查找。如果不一致，则继续继续按照二分法进行迭代查找的过程。 |
复杂度：用O(操作数)表示，不同的算法，操作数的表示方法不一样，例如：
| 复杂度 | 定义 |
|---|---|
| O(log n) | 对数复杂度，以二分法查找为代表。 |
| O(n) | 线性复杂度，包括次序查找。 |
| O(n log n) | 快速排序复杂度，以快速排序为代表。 |
| O(n2) | 一种比较慢的排序方法，以选择排序为代表。 |
| O(n!) | 最慢的排序计算，以商旅问题为代表。 |
第二章 选择排序
数组与链表
| 类别 | 定义 | 区别 | 插入|删除复杂度 | 读取复杂度 |
|---|---|---|---|---|
| 数组 | 连续储存同一类别元素的一种数据结构 | 1.储存着元素以及此元素对应的地址 2.可以通过地址查找元素. 3.必须要占用连续的储存空间。 | O(n) | O(1) (顺序访问、随机访问) |
| 链表 | 非连续地褚翠同一类别元素的一种数据结构 | 1. 储存地址非连续； 2.储存着此元素以及下一个元素的地址; 3.只能够按照顺序查找，而不能选择查找。 | O(1) | O(n) (只能够顺序访问) |
排序算法
排序算法：即将列表中的元素按照一定的要求生成新的顺序，其时间复杂度为O(n2)
import numpy as np
''' Author:ZFlyee '''
# 寻找最小值
def FindSmallest(arr):
SmallNum = arr[0]
SmallIdx = 0
for index, item in enumerate(arr):
if item < SmallNum:
SmallNum = item
SmallIdx = i
return SmallIdx
# 重新排序
def ReOrder(arr):
NewArr = []
for i in range(len(arr)):
Smallest = FindSmallest(arr)
NewArr.append(arr.pop(Smallest))
return NewArr
投递小天才等公司10个岗位
