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程序员使用什么样的排序算法?

程序员根据不同的需求选择使用不同的排序算法。以下是一些常见的排序算法及其时间复杂度和代码示例:

  1. 冒泡排序(时间复杂度为O(n^2))

void bubbleSort(int arr[], int n) { for(int i=0; i<n-1; i++) { for(int j=0; j<n-i-1; j++) { if(arr[j] > arr[j+1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = temp; } } } }

  1. 选择排序(时间复杂度为O(n^2))

void selectionSort(int arr[], int n) { for(int i=0; i<n-1; i++) { int min = i; for(int j=i+1; j<n; j++) { if(arr[j] < arr[min]) min = j; } int temp = arr[i]; arr[i] = arr[min]; arr[min] = temp; } }

  1. 插入排序(时间复杂度为O(n^2))

void insertionSort(int arr[], int n) { for(int i=1; i<n; i++) { int key = arr[i]; int j = i-1; while(j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j+1] = arr[j]; j--; } arr[j+1] = key; } }

  1. 快速排序(时间复杂度为O(nlogn))

void quickSort(int arr[], int start, int end) { if(start < end) { int pivot = partition(arr, start, end); quickSort(arr, start, pivot-1); quickSort(arr, pivot+1, end); } }

int partition(int arr[], int start, int end) { int pivot = arr[end]; int i = start-1; for(int j=start; j<end; j++) { if(arr[j] < pivot) { i++; int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } int temp = arr[i+1]; arr[i+1] = arr[end]; arr[end] = temp; return i+1; }

  1. 归并排序(时间复杂度为O(nlogn))

void mergeSort(int arr[], int start, int end

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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社区干货

基于 LoserTree 的 Paimon 多路归并优化

**摘要:** 在多路归并的排序中,比较次数对整体排序的耗时影响很大。本文主要介绍在 Paimon SortMergeReader 的多路归并实现中,利用 LoserTree 替换堆排序算法,减少多路归并比较次数的设计思路以及取得的性能收益。主要包含以下几个方面:1. 背景介绍:介绍 Paimon 中读取数据的原理及优化思路;1. 多路归并算法:介绍堆排序和 LoserTree 的实现原理,并对算法复杂度进行分析和对比;1. 方案设计:分析在 Paimon 中使用 LoserTree...

基于 LoserTree 的 Paimon 多路归并优化

[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/af798edb3ba74b1e97f1aad71ff70b19~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926054&x-signature=xHkzoMv5YVUFoyONA5kihnBsBMA%3D) **摘要:** 在多路归并的排序中,比较次数对整体排序的耗时影响很大。本文主要介绍在 Paimon SortMergeReader 的多路归并实现中,利用 LoserTree 替换堆排序算法,减少多路归并比较次数...

基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战

排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。 ***原理介绍***一般的搜索引擎服务,其搜索过程包含了两个阶段,即 **召回+排序。** 如火山引擎云搜索服务,通过用户输入的文本段作为关键词,使用 BM25 打分算法,遍历数据库并挑选出分数最高的文档排好序后再返回展示给用户。由于 BM25 算法模型考虑的因素主要是文本的词频、逆文档频率等。因此搜索结果的排序仅仅取决于它所...

基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战

> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...

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程序员使用什么样的排序算法? -优选内容

基于 ES 的排序学习实践
背景介绍火山引擎云搜索服务的搜索过程一般包含召回+排序两个阶段。通过用户输入的文本作为关键词,使用 BM25 打分算法,遍历数据库挑选出分数最高的文档并进行排序后返回查询结果。由于 BM25 算法模型考虑的主要是文本的词频、逆文档频率等因素,因此搜索结果的排序仅取决于与所检索文本的相关性。在大部分场景使用召回+排序便可满足需求,但是有些应用场景用户则想要实现个性化推荐效果。 为了实现个性化推荐,需要在已有召回、排...
TopK
topK 返回指定列中近似最常见值的数组。 生成的数组按值的近似频率降序排序(而不是值本身)。 实现了过滤节省空间算法, 使用基于reduce-and-combine的算法,借鉴并行节省空间。 语法 sql topK(N)(x)此函数不提供保证的结果。 在某些情况下,可能会发生错误,并且可能会返回不是最高频的值。 我们建议使用 N < 10 值,N 值越大,性能越低。最大值 N = 65536。 参数 N — 要返回的元素数。 如果省略该参数,则使用默认值10。 参数 x – (要...
推荐算法实验|智能算法排序提升客单价
融易推是一家广告投放营销公司。依托自建的泛舟广告平台,融易推一方面帮助流量供给侧提升变现效率,另一方面帮助流量需求侧优化流量采买的性价比。 智能算法排序助力客单价提升4.5% 实验背景融易推在具体业务中,遇到两个挑战: 以往融易推依据人工经验对广告进行排序,这种方式不仅效率低下,且响应不及时,客单价已触及天花板,想要突破增长瓶颈,亟需精细化运营; 公司经常需要A/B测试进行投放实验,但自建的简易A/B测试平台无法支持并...
基于 LoserTree 的 Paimon 多路归并优化
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/af798edb3ba74b1e97f1aad71ff70b19~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926054&x-signature=xHkzoMv5YVUFoyONA5kihnBsBMA%3D) **摘要:** 在多路归并的排序中,比较次数对整体排序的耗时影响很大。本文主要介绍在 Paimon SortMergeReader 的多路归并实现中,利用 LoserTree 替换堆排序算法,减少多路归并比较次数...

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万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 排序后的链表,还是只能知道头尾节点,知道中间的范围,但是要找到中间的节点,还是得走遍历的老路。如果我们把中间节点存储起来呢?存起来,确实我们就知道数据在前一半,还是在后一半。比如找`7`,肯定就从中间节点开始找...

API FAQ

什么原因?首先排查是否是参数传递错误或者签名失败,若以上均排查没有问题,提供req_id,火山引擎侧进一步排查; 构建列表页获取个性化内容API, 信息流列表翻页提取怎么传参数,有什么规则没?没有翻页的概念,正常情况每次请求个性化推荐接口,返回6-15条内容,不会出现两刷有重复内容的情况。 个性化接口输出的内容是怎么排序的,哪个字段对应排序值?现在返回的内容就已经是算法采用一定策略做好了排序的,不需要关心怎么排序,直接按照数...

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一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文

### 一、前言老猿是个 C++的老程序员,到底有多老呢,估计现在各平台发技术文章的博主中,很难有年龄比老猿大的。程序员这个活,是年轻人干的,并不怎么适合象我这种年纪的人,工作中也很少需要自己动手开发的。2019... 特别是关于 CLAHE 算法的插值处理,没有查到相关资料,只好下载源码,捡起已经丢弃了 10 多年的 C++,反复测试,花了 4 个月时间到最近才终于将 CLAHE 算法完全理解,关于这方面的介绍请参考老猿昨天的博文。以上是老...

签名机制

1. 创建一个正规化请求 说明 Hash 代指 SHA256 算法 HexEncode 代指转 16 进制编码 您在访问需要按照下面的方法对请求进行签名处理: plain CanonicalRequest = HTTPRequestMethod + '\n' + CanonicalURI + '\n' ... 将排序好的参数名称和参数值用(=)连接,按照排序结果将参数对用(&)连接。 CanonicalHeaders 指代正规化后的 Header 。其中伪代码如下: plain CanonicalHeaders =CanonicalHeadersEntry0 +CanonicalHeadersEntr...

签名机制

云搜索服务服务会对每个访问的请求进行身份验证,因此您需要在请求中包含签名信息。本文介绍云搜索服务的 API 签名机制。 创建一个正规化请求说明 Hash 代指 SHA256 算法。 HexEncode 代指转 16 进制编码。 您在访... 将排序好的参数名称和参数值用=连接,按照排序结果将“参数对”用&连接。 CanonicalHeaders指代正规化后的 Header。其中伪代码如下: CanonicalHeaders = CanonicalHeadersEntry0 + CanonicalHeadersEntry1 + ......

签名机制

云数据库 MySQL 版服务会对每个访问的请求进行身份验证,因此您需要在请求中包含签名信息。本文介绍云数据库 MySQL 版的 API 签名机制。 创建一个正规化请求说明 Hash 代指 SHA256 算法 HexEncode 代指转 16 进制编... 将排序好的参数名称和参数值用(=)连接,按照排序结果将参数对用(&)连接。 CanonicalHeaders指代正规化后的 Header 。其中伪代码如下: CanonicalHeaders =CanonicalHeadersEntry0 +CanonicalHeadersEntry1 + ... +...

签名机制

云数据库 MySQL 版服务会对每个访问的请求进行身份验证,因此您需要在请求中包含签名信息。本文介绍云数据库 MySQL 版的 API 签名机制。 创建一个正规化请求说明 Hash 代指 SHA256 算法 HexEncode 代指转 16 进制编... 将排序好的参数名称和参数值用(=)连接,按照排序结果将参数对用(&)连接。 CanonicalHeaders指代正规化后的 Header 。其中伪代码如下: CanonicalHeaders =CanonicalHeadersEntry0 +CanonicalHeadersEntry1 + ... +...

create_index

概述 create_index 用于为指定的数据集 Collection 创建索引 Index。创建索引可以加速向量的相似度搜索,它根据指定的索引算法和数据结构将向量库中的原始数据进行分组排序,提高相似度搜索的效率和准确性,是驱动向量数据库在短时间内筛选出候选的核心所在。 请求参数 参数 子参数 类型 是否必选 默认值 参数说明 collection_name string 是 指定创建索引所属的 Collection 名称。 只能使用英文字母、数字、下划线_,并...

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