时间:2021-05-22
前言
排序,对于每种编程语言都是要面对的。这里跟大家一起分享golang实现一些排序算法,并且说明如何生成随机数。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。
经典排序算法
算法的学习非常重要,是检验一个程序员水平的重要标准。学习算法不能死记硬背,需要理解其中的思想,这样才能灵活应用到实际的开发中。
七大经典排序算法
插入排序
先考虑一个问题:对于长度为n的数组,前n-1位都是递增有序的,如何排序?
1.从第1位至第n-1位遍历数组,发现第n位数字应该放在第k位
2.把第k位至第n-1位的数字依次向后挪一位
3.这样长度为n的数组就是递增有序的了
具体实现方法:
package mainimport "fmt" func insertionSort(arr []int) { for i := 1; i < len(arr); i++ { value := arr[i] for j := i - 1; j >= 0; j-- { if value < arr[j] { arr[j+1], arr[j] = arr[j], value } else { break } } }}func main() { arr := []int{6, 5, 4, 3, 2, 1, 0} insertionSort(arr) fmt.Println("Sorted arr: ", arr)}复杂度:
时间复杂度:O(n*n)
空间复杂度:额外空间O(1)
O表达式(Big O notation)通常用来在计算机科学中表示算法的复杂度,包括:
时间复杂度:衡量算法的运行时间
空间复杂度:衡量算法运行所占的空间,比如内存或硬盘等
一般情况下,O表达式代表的是最坏情况下的复杂度。
算法分析也是如此,在n个随即数中查找某个数字,最好的情况是第一个数字就是,此时时间复杂度为O(1),若最后一个数字才是我们要找的,那么时间复杂度是O(n),这是最坏的情况。而平均运行时间是从概率的角度看,若数字在每一个位置都可能出现,则平均查找次数为n/2次。
平均运行时间是所有情况中最有意义的,因为它是期望的运行时间。可现实中,平均运行时间很难通过分析得到,一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算而来的。而最坏运行时间是一种保证,那就是运行时间不会再坏了。在应用中,这是最重要的需求,通常,除非特别指定,我们提到的运行时间都是最坏情况下的运行时间。即,时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度。
常见的算法时间复杂度由小到大依次为:
O(1)<O(log2n)<O(n)<O(n log2 n)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)这里的O就是一般表示复杂度的一个标志,类似计算复杂度的函数名称一样。
两种复杂度都是一种估算,
估算的方式就是根据代码的逻辑,分析出对于复杂度的公式。
在时间复杂度上,主要记录的是带有变量的循环。
比如for (i = 0; i < n; i ++) {...}可理解为O(n)
而 x = n + 1; y = x + 1; z = x + y;虽然是三条语句,但是没有循环操作,所以理解为O(1)
在空间复杂度上,主要记录的是带有变量的空间申请。
比如int[n] x;可以理解为O(n)
而 int x; int y; int z;虽然是三个变量,但是没有变化的申请操作,所以理解为O(1)
大O符号是用于描述函数渐近行为的数学符号。既可以表示无穷大渐近也可以表示
无穷小渐近。看你是用在算法还是描述数学函数估计中的误差项
再来看看我们的插入排序:
另外插入排序的overhead特别小,可以理解为常数等于1
在实际应用中,常数也是一个很重要的因素。有的算法复杂度低,但是常数较高;再加上数据的特点,有时候反而比不上复杂度更高但是常数低的算法。
在理解插入排序算法的过程中,应该要明白一个算法思想:
实际应用中,要灵活的选择算法,有几个重点要考虑的:
总的来说,要具体情况具体分析,在满足业务的同时要简洁的解决问题。
go 生成区间随机数
// 函 数:生成随机数 // 概 要: // 参 数: // min: 最小值 // max: 最大值 // 返回值: // int64: 生成的随机数 func RandInt64(min, max int64) int64 { if min >= max || min == 0 || max == 0 { return max } return rand.Int63n(max-min) + min }参考文章: 【BAT后台入门】第二课:数组与排序
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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