算法解惑

🗒️算法解惑:快速选择

快速选择算法是一种高效查找数组中第k小元素的方法,基于快速排序原理,但不完全排序整个数组。本文详细介绍了算法原理、实现步骤,并提供了C#代码示例,便于理解和应用于实际编程问题中。
算法解惑:快速选择

🗒️算法解惑:快速排序(二)

本文继续探讨快速排序算法,介绍了两种优化算法:两路快速排序和三向切分快速排序。两路快速排序通过从数组两端同时扫描并交换元素以处理含有大量相同元素的数组,减少了不平衡分区的问题。三向切分快速排序进一步优化了对重复元素多的数组的排序,它通过将数组划分为小于、等于和大于基准值的三个部分,减少了不必要的交换操作并降低了递归深度。这两种方法都提高了快速排序在特定情况下的性能。
算法解惑:快速排序(二)

🗒️算法解惑:快速排序(一)

快速排序是一种分而治之的排序算法,通过选择一个基准值将数组分为两部分,递归地对子数组进行排序。基本快速排序选择数组首元素作为基准,存在性能退化的风险。随机快速排序通过随机选择基准值来提高性能,但在极端情况下也可能不稳定。三数取中快速排序选取首、中、尾三个元素的中值作为基准,减少分区不平衡,但在含重复元素多的数组中仍非最优。
算法解惑:快速排序(一)

🗒️算法解惑:并查集

并查集是计算机科学中用于处理集合合并和查询问题的高效数据结构。其核心操作包括合并和查找,通过树形结构维护无交集的集合。初始化时,每个元素是自己集合的根。合并操作通过连接两个元素的根来完成,而查找操作则通过追溯父指针直到根元素。为了优化性能,引入路径压缩和按秩合并技巧,减少查询深度和平衡合并后的树高。通过优化,其操作时间复杂度可降至接近常数级别,成为算法工程师的重要工具。
算法解惑:并查集

🗒️算法解惑:质数筛

本文深度解析了三种质数筛选算法:试除法、埃拉托斯特尼筛法和欧拉筛法。通过详细介绍每种算法的基本概念、执行步骤,揭示了不同算法的效率和应用场景,帮助读者理解如何在实践中选择和优化质数筛选方法。
算法解惑:质数筛

🗒️算法解惑:水塘抽样

水塘抽样算法是一种用于从数据流中等概率地选取k个样本的技术,特别适用于数据流大小未知的场景。算法保证了每个元素被选中的概率相等,通过先填充样本池再迭代替换元素的方式工作。本文详细介绍了算法的原理、步骤、等概率抽样的证明过程,以及C#实现示例。水塘抽样算法适用于数据流分析和内存限制场景,具有公平性、适用性和高效性,但不能重复抽样。
算法解惑:水塘抽样

🗒️算法解惑:前缀和

本文详细解析了前缀和算法的概念、计算步骤及其在数据库查询系统等实际应用场景中的高效性。通过C#代码示例展示了如何实现和使用前缀和算法,强调了其在处理连续子数组求和问题中的便捷性和高效性。
算法解惑:前缀和