话不多说,让我们从最基本的排序算法开始吧
插入排序
如下图所示,插入排序的实现思路顾名思义,就是 不断地在一个已经是有序的数组中,寻找合适位置并插入新元素 。
具体实现步骤为:
首先我们把整个数组拆分为有序区间和未排序区间,有序区间在插入排序一开始只有一个元素,就是数组的第一个元素。
接在有序区间之后的一个元素就是准备插入的元素,在图中就是标为绿色的元素,在有序区间内寻找位置并插入。
其寻找逻辑为:从后往前依次进行比较,如果待插入元素大于当前元素,则将待插入元素插入到当前元素的后一位,如果待插入元素小于当前元素,则将当前元素后移一位。不断重复该过程直至到数组的最后一位
其实现的具体代码为:
def insertion_sort(a): length = len(a) if length <=1: return for i in range(1,length): j = i-1 value = a[i] while j >=0: if a[j]<value: a[j+1] = value break else: a[j+1] = a[j] if j == 0: a[j] = value j -=1 print(a)
return a时间复杂计算为:我们需要将整个数组遍历一遍,所以这一部分为O(n),在每一次遍历中都要执行一次插入操作,其时间复杂度为O(n),所以总时间复杂度为O(n2)
选择排序
选择排序跟插入排序算法类似,都是将数组分为有序区间和未排序区间,区别在于插入排序是将一个新元素插入到有序区间内,而选择排序则是在未排序区间中找到最小元素,并交换到有序区间之后。
实现代码为:
def selection_sort(a): length = len(a) if length <=1: return for i in range(0,length-1): min_value = a[i] min_index = i j = i+1 while j<length: if a[j] < min_value: min_value = a[j] min_index = j j += 1 a[i],a[min_index] = a[min_index],a[i]
return a时间复杂度计算:数组长度为n,一共需要寻找n次最小值,每次寻找最小值都要遍历未排序区间一次,其时间复杂度为O(n),乘以n次为O(n2)
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
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