标签：数据分区 计算 位置 快速 ack 比较 最小值 tmp range
算法复杂度
时间复杂度：用来估计算法运行时间的一个单位；O(n)、O(1) 常见于for循环， 或者log(n)—常见于while循环。循环减半时复杂度为log(n)
常见时间复杂度排序 O(1) < O(logn)< O(n) < O(n^log n) < O(n^2) < O(n^2 log n ) < O(n^3)
空间复杂度：估算算法内存占用大小的单位；"空间换时间";
算法：完成算法基础模块后，算法优化是关键点（方法：查找算法模块中重复或者无效计算，用内层加判断替换）
递归算法：调用自身，结束条件 --- 汉诺塔，斐波那契数列
列表查找：顺序查找（for循环），二分查找（数据候选区二分data[:0]，查找范围缩减一半）
排序l初级：冒泡、选择、插入；------- 思想：数据分区（有序区/无序区，已查找/未查找）,数据比较，数据换位
排序高级：快速排序、堆排序、归并排序
#冒泡排序
def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i 表示第N趟，一共n或者n-1趟 exchange = False for j in range(len(li) - i - 1): #第i趟，无序区【0，n-i-1】 j 表示箭头 0- n-i-2 if li[j] > li[j+1]: li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j] exchange = True if not exchange: break
#选择排序
def select_sort(li):
for i in range(len(li)-1): #n 或者n-1 趟
min_pos = i #第i趟无序区范围 i~最后 #min_pos 更新为无序区最小值位置
for j in range(i+1,len(li)):
if li[j] < li[min_pos]:
min_pos = j
li[i],li[min_pos] = li[min_pos],li[i]
#插入排序
def insert_sort(li)：
for i in range(1,len(li)): #i表示摸到的牌的下标
tmp = li[i] #摸到的牌
j = i - 1
while j >= 0 and li[j] > tmp: #只要往后挪就循环， 2个条件都得到满足
li[j+1] = li[j] #如果 j = -1 停止挪，如果li[j] 小了，停止挪
j -= 1 #j位置在循环结束时要么是 -1，要么是一个比tmp小的值
li[j+1] = tmp
位运算： & | - ^
标签：数据分区 计算 位置 快速 ack 比较 最小值 tmp range
原文地址：https://www.cnblogs.com/Christbao/p/12283836.html
