지식 확장:
시간 복잡도: 알고리즘의 시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간을 설명하는 함수입니다. 시간 복잡도가 낮을수록 효율성은 높아집니다.
자기 이해: 알고리즘의 시간 복잡도는 여러 번 실행하여 결정됩니다. n번 실행하면 시간 복잡도는 O(n)입니다.
1. 버블 정렬
분석: 1. 두 개의 인접한 요소를 비교합니다. 전자가 후자보다 크면 위치를 바꿉니다.
2. 첫 번째 라운드에서는 마지막 요소가 가장 큰 요소여야 합니다.
3. 1단계에 따라 인접한 두 요소를 비교합니다. 이때 마지막 요소가 이미 가장 크기 때문에 마지막 요소를 비교할 필요가 없습니다.
function sort(elements){ for(var i=0;i<elements.length-1;i++){ for(var j=0;j<elements.length-i-1;j++){ if(elements[j]>elements[j+1]){ var swap=elements[j]; elements[j]=elements[j+1]; elements[j+1]=swap; } } } } var elements = [3, 1, 5, 7, 2, 4, 9, 6, 10, 8]; console.log('before: ' + elements); sort(elements); console.log(' after: ' + elements);
2. 퀵 정렬
분석: 퀵 정렬은 첫 번째 정렬 단계에서 데이터가 두 부분으로 나누어집니다. 부분은 다른 부분의 모든 데이터보다 작습니다. 그런 다음 재귀적으로 호출하여 양쪽에서 빠른 정렬을 수행합니다.
function quickSort(elements) { if (elements.length <= 1) { return elements; } var pivotIndex = Math.floor(elements.length / 2); var pivot = elements.splice(pivotIndex, 1)[0]; var left = []; var right = []; for (var i = 0; i < elements.length; i++){ if (elements[i] < pivot) { left.push(elements[i]); } else { right.push(elements[i]); } } return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right)); }; var elements=[5,6,2,1,3,8,7,1.2,5.5,4.5]; alert(quickSort(elements));
3. 삽입정렬
분석:
(1) 첫 번째 요소부터 정렬되었다고 볼 수 있다
(2) 다음 요소를 꺼내서 정렬된 요소 순서에서 뒤에서 앞으로 스캔
(3) (정렬된) 요소가 새 요소보다 크면 다음 위치로 요소를 이동합니다.
(4) 정렬된 요소가 새 요소보다 작거나 같은 위치를 찾을 때까지 3단계를 반복
(5) 다음 위치에 새 요소를 삽입합니다
(6 ) 2단계 반복
insertSort: function(elements) { var i = 1, j, step, key, len = elements.length; for (; i < len; i++) { step = j = i; key = elements[j]; while (--j > -1) { if (elements[j] > key) { elements[j + 1] = elements[j]; } else { break; } } elements[j + 1] = key; } return elements; }
2. 이진 검색
분석: 이진 검색도 절반 검색입니다. 먼저 중간값을 찾아 중간값과 비교하여 큰 값이 배치되고 작은 값이 왼쪽에 배치됩니다. 그런 다음 양쪽에서 중간 값을 찾고 위치를 찾을 때까지 위 작업을 계속합니다.
(1) 재귀적 방법
function binarySearch(data,item,start,end){ var end=end || data.length-1; var start=start || 0; var m=Math.floor((start+end)/2); if(item==data[m]){ return m; }else if(item<data[m]){ return binarySearch(data,item,start,m-1) //递归调用 }else{ return binarySearch(data,item,m+1,end); } return false; } var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4]; binary(arr,5);
(2) 비재귀적 방법
function binarySearch(data, item){ var h = data.length - 1, l = 0; while(l <= h){ var m = Math.floor((h + l) / 2); if(data[m] == item){ return m; } if(item > data[m]){ l = m + 1; }else{ h = m - 1; } } return false; } var arr=[34,12,5,123,2,745,32,4]; binarySearch(arr,5);

如何使用C#编写二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找算法,它在有序数组中查找特定元素的位置,时间复杂度为O(logN)。在C#中,我们可以通过以下几个步骤来编写二分查找算法。步骤一:准备数据首先,我们需要准备一个已经排好序的数组作为查找的目标数据。假设我们要在数组中查找特定元素的位置。int[]data={1,3,5,7,9,11,13

我们知道二分查找方法是一种最适合和有效的排序算法。这个算法适用于已排序的序列。算法很简单,它只是从中间找到元素,然后将列表分成两部分,并向左子列表或右子列表移动。我们知道它的算法。现在我们将看到如何在多线程环境中使用二分查找技术。线程的数量取决于系统中存在的核心数。让我们看一下代码以了解思路。示例#include<iostream>#defineMAX16#defineMAX_THREAD4usingnamespacestd;//placearr,keyandothervariabl

C编程语言提供了两种搜索技术。它们如下所示:线性搜索二分搜索二分搜索这种方法只适用于有序列表。给定列表被分成两个相等的部分。给定的关键字与列表的中间元素进行比较。在这里,可能会发生三种情况,如下所示:如果中间元素与关键字匹配,则搜索将在此成功结束如果中间元素大于关键字,则搜索将在左侧分区进行。如果中间元素小于关键字,则搜索将在右侧分区进行。输入(i/p)-未排序的元素列表,关键字。输出(o/p)-成功-如果找到关键字失败-否则key=20mid=(low+high)/2程序1以下是使用二分查找在

如何使用Python实现二分查找算法?二分查找算法,也称为折半查找算法,是一种高效的查找算法。它适用于有序的数组或列表,通过将目标值与数组中间位置的元素进行比较,从而缩小查找范围。下面将介绍如何在Python中实现二分查找算法,并提供具体的代码示例。算法思路:将目标值与数组中间位置的元素进行比较;如果相等,则返回元素位置;如果目标值大于中间位置的元素,则在右

如何使用Java实现二分查找算法二分查找算法是一种高效的查找方法,适用于已排序的数组。它的基本思想是不断缩小查找范围,将查找值与数组中间的元素进行比较,并根据比较结果决定继续查找左半部分还是右半部分,直到找到目标元素或查找范围缩小为空。下面我们来具体介绍如何用Java实现二分查找算法。步骤一:实现二分查找方法publicclassBinarySearch

立方根是一个整数值,当它自己连续乘以自己三次时,得到原始数值。在本文中,我们将编写一个使用二分搜索来找到一个数的立方根的Java程序。找到一个数的立方根是二分搜索算法的一个应用之一。在本文中,我们将详细讨论如何使用二分搜索来计算立方根。输入-输出示例Example-1:Input:64Output:4如,64的立方根为4,输出为4。Example-2:Input:216Output:6如,216的立方根为6,输出为6。二分查找二分搜索是一种用于查找元素(即排序数组中的键)的算法。二进制算法的工作

在这个问题中,我们得到了一个有理数的排序数组。我们必须使用二分搜索算法来搜索该有理数数组的给定元素,而不使用浮点运算。有理数是以p/q形式表示的数字,其中p和q都是整数。例如,⅔、⅕。二分搜索是一种搜索技术,通过查找数组的中间来查找元素。用于查找使用二分法搜索有理数排序数组中的元素,其中不允许浮点运算。我们将比较分子和分母,以找出哪个元素更大或哪个元素是要找到的元素。示例让我们为此创建一个程序,#include<stdio.h>structRational{ &am

PHP算法解析:如何使用二分查找算法在有序数组中快速定位元素?概述:二分查找算法是一种高效的查找算法,它适用于有序数组中查找特定元素。本文将详细介绍二分查找算法的原理,并给出PHP代码示例。原理:二分查找算法通过反复将查找范围缩小一半,从而快速定位目标元素。其流程如下:首先,将查找范围缩小为数组的开头和结尾;然后,计算中间元素的索引,将其与目标元素进行比较;


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