| 作者：Jimmy M Andersson | 連結： medium.com/appcoda-tut… | 公眾號連結： mp.weixin.qq.com/s/kfqsTnJHb… 排序是

快速排序演算法的時間複雜度和各次標準資料元素的值關係很大。如果每次選取的標準元素都能均分兩個子陣列的長度,這樣的快速排序過程是一個完全二叉樹結構。(即每個結點都把當前陣列分成兩個大小相等的陣列結點,n個元素陣列

隨著現在資料量的不斷增加，很多大數量的問題隨之而來，就得需要我們想辦法解決，我找了一些問題並首先思考，然後找到方法，在這裡記錄一下，未來有需要的同學可以拿走去用。 1. 在海量日誌資料裡，提取某天訪問量最多的IP

排序演算法 排序演算法是一種比較簡單的演算法，從我們一開始接觸計算機程式設計開始接觸的可能就是排序或者搜尋一類的演算法，但是因為排序在其他的一些演算法中應用較多，所以為了提高效能已經研究了多種排序演算法。目

概述 這是一種就地比較排序演算法。這裡，維護一個始終排序的子列表。例如，維護陣列的下半部分以進行排序。要在此已排序的子列表中“插入”的元素必須找到其適當的位置，然後必須將其插入其中。因此名稱，插入排序。

推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 基數排序

優先順序佇列 如果我們給每個元素都分配一個數字來標記其優先順序，不妨設較小的數字具有較高的優先順序，這樣我們就可以在一個集合中訪問優先順序最高的元素並對其進行查詢和刪除操作了。這樣，我們就引入了優先順序佇列

1.var的變數提升的底層原理是什麼？ JS 引擎的工作方式是 1)先解析程式碼，獲取所有被宣告的變數； 2)然後再執行。 也就是分為預處理和執行這兩個階段。 變數提升：所有用 var

歸併排序比較適合大規模得資料排序，借鑑了分治思想。 歸併排序原理 自古以來，分久必合合久必分。 我們可以這樣理解歸併排序，分-分到不能分為止，然後合併。 使用遞迴將問題一點一點分解，最

“ Spark推薦排序系列文章之GBDT（梯度提升決策樹）介紹” 01 — 前言 【Spark排序算法系列】主要介紹的是目前推薦系統或者廣告點選方面用的比較廣的

在機器學習領域，梯度下降演算法分為三種 批量梯度下降演算法（BGD，Batch gradient descent algorithm） 隨機梯度下降演算法（SGD，Stocha

導語 關於排序的演算法，就此告一段落。氣泡排序、 快速排序 、選擇排序、加上本篇的插入排序，這四種演算法都是相對簡單，容易理解的。更復雜的演算法，就不獻醜了，以免誤人子弟。 插入排序

導語 這篇瞭解下快速排序。 快速排序 快速排序（英語：Quicksort），又稱 劃分交換排序 （partition-exchange sort），簡稱 快排 ，一種 排序演算法 ，最早由

本文於 2018年9月28日，在V8開發者部落格中釋出 翻譯僅做學習交流，轉載請註明出處，商業用途請自行聯絡原文版權所有者 作者：Simon Zünd (@nimODota) 譯者：Smi

首先快排的平均時間複雜度 優於很多排序，但是時間複雜度也有和他一樣的，也就是堆排序，但為什麼實際應用中快排要好於堆排呢？ 原因主要有三個： 雖然都是 級別，但是時間複雜度是近似得到的，快排