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合并排序最新视觉报道_合并排序的时间复杂度为(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

合并排序

力扣适合什么人刷嘿，朋友们！如果你觉得生活有点无趣，不妨试试力扣（LeetCode）。这个平台上有各种高频算法题，按照题目类型分类整理，难度也分级标注了对应的题号。无论你是留学生还是其他开发者，都可以在这里找到适合自己的挑战。𐟑‡ 链表类链表反转：LeetCode 206 链表循环检测：LeetCode 141 链表分割：LeetCode 725 链表加法：LeetCode 445 链表删除节点：LeetCode 19 链表排序：LeetCode 143 哈希表 LRU缓存：LeetCode 146 整数转罗马数字：LeetCode 12 矩阵零元素：LeetCode 73 堆最大堆：LeetCode 264 多数元素：LeetCode 169 合并排序数组：LeetCode 88 K个最大元素：LeetCode 692 栈栈操作：LeetCode 173 二叉树迭代器：LeetCode 1249 最小移除数：LeetCode 71 最长有效括号：LeetCode 32 去重排序：LeetCode 20 双指针双指针法：LeetCode 454 最长回文子串：LeetCode 5 最长重复字符：LeetCode 184 其他类型回文检测：LeetCode 234 最长上升子序列：LeetCode 56 最长重复字符：LeetCode 202 去重排序：LeetCode 287 最长有效括号：LeetCode 341 这些题目不仅能帮助你提升编程能力，还能让你在挑战中找到乐趣。快来试试吧！𐟒ꀀ

快速排序算法详解：从原理到实现快速排序是一种非常高效的排序方法。它的核心思想是通过一个基准元素将待排序的数据分成两部分，其中一部分的所有数据都比基准元素小，另一部分的所有数据都比基准元素大。然后，对这两部分数据分别进行快速排序，整个过程可以递归进行，直到所有数据都变得有序。算法设计 𐟛 ️ 分解：首先，从数列中取出一个元素作为基准元素。然后，将问题分解为两个子序列，使得小于或等于基准元素的子序列在左侧，大于基准元素的子序列在右侧。治理：对这两个子序列分别进行快速排序（递归快速排序）。合并：将排好的两个子序列合并在一起，得到原问题的解。基准元素的选取：取第一个元素。取最后一个元素。取中间位置的元素。取第一个、最后一个、中间位置元素三者之中的位数。取第一个和最后一个之间位置的随机数 k (low <= k <= hight)。算法分析 𐟔 假设当前的待排序的序列为 R[low,hight]，其中 low <= hight。同时选取首元素为基准元素。步骤一：选取首元素的第一个元素作为基准元素 pivot = R[low]，i = low，j = hight。步骤二：从右向左扫描，找到小于等于 pivot 的数，如果找到，R[i] 和 R[j] 交换，i++。步骤三：从左向右扫描，找到大于 pivot 的数，如果找到，R[i] 和 R[j] 交换，j--。步骤四：重复步骤二和步骤三，直到 j 与 i 的指针重合，返回位置 mid = i，该位置的数正好是 pivot 元素。总结 𐟓 快速排序的核心在于分解、治理和合并三个步骤。通过递归地应用这三个步骤，可以将一个无序的数列转换为有序的数列。基准元素的选取对于算法的性能有着重要影响，合理的选取可以大大提高排序的速度。

𐟎Š›扣高频算法全解析，刷题不再迷茫！ 𐟌Ÿ 链表类 𐟌Ÿ 力扣上常见的链表问题包括：反转链表、LRU缓存、寻找链表中的环、奇偶链表、分割链表等。通过针对性练习，可以更清晰地掌握这些算法。 𐟔 排列类 𐟔 排列类问题主要考察对数组和字符串的操作，如合并排序数组、旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以提升对数据结构的理解和操作能力。 𐟓Š 哈希表 𐟓Š 哈希表是力扣中常见的数据结构之一，常用于解决字符串匹配、查找元素、统计频率等问题。通过练习这些算法，可以更好地掌握哈希表的使用技巧。 𐟔— 双指针 𐟔— 双指针算法在力扣中应用广泛，如寻找两个数之和、合并两个有序数组、寻找最长公共子串等。通过这些练习，可以提升对双指针算法的理解和应用能力。 𐟎𚌥ˆ†法 𐟎𚌥ˆ†法是一种高效的搜索算法，适用于有序数据的查找。在力扣中，常见的二分法问题包括搜索旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以更好地掌握二分法的应用技巧。 𐟌𓠤𚌥‰搜索树 𐟌𓊤𚌥‰搜索树是一种重要的数据结构，常用于解决各种搜索和排序问题。在力扣中，常见的二叉搜索树问题包括构建二叉搜索树、查找节点、插入节点等。通过这些练习，可以更好地掌握二叉搜索树的操作技巧。 𐟓š 栈和队列 𐟓š 栈和队列是两种基本的数据结构，常用于解决各种实际问题。在力扣中，常见的栈和队列问题包括设计浏览器历史、计算最长递增子序列等。通过这些练习，可以更好地掌握栈和队列的应用技巧。 𐟌 其他常见算法 𐟌 除了以上几种类型的问题，力扣上还有很多其他常见的算法问题，如动态规划、贪心算法、分治算法等。通过全面练习这些算法，可以提升整体刷题效率和准确性。

5种经典排序算法详解及代码实现排序是计算机科学中的一项基本任务，也是许多高级算法的基础。以下是五种经典的排序算法，每种算法都有其独特的原理和实现方式。 1️⃣ 插入排序（Insertion Sort）插入排序是一种简单的排序算法，类似于手动整理一副扑克牌。它的工作原理是将未排序区间的元素逐个与已排序区间的元素进行比较，并将它们插入到正确的位置。 2️⃣ 选择排序（Selection Sort）选择排序的工作原理是通过每轮从未排序区间选择最小的元素，并将其放到已排序区间的末尾。这个过程就像是在一堆杂乱无章的物品中挑选出最小的。 3️⃣ 冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序通过连续地比较与交换相邻元素来实现排序。这个过程就像气泡从底部升到顶部一样，因此得名冒泡排序。 4️⃣ 快速排序（Quick Sort）快速排序是一种基于分治策略的排序算法，运行高效且应用广泛。它的核心操作是“哨兵划分”，目的是选择一个基准数，将所有小于基准数的元素移到其左侧，而大于基准数的元素移到其右侧。 5️⃣ 归并排序（Merge Sort）归并排序也是基于分治策略的排序算法，包含“划分”和“合并”阶段。划分阶段通过递归不断地将数组从中点处分开，将长数组的排序问题转换为短数组的排序问题。合并阶段则是将左右两个较短的有序数组合并为一个较长的有序数组，直至结束。这些排序算法的详细知识和代码实现都在笔记中详细介绍啦～欢迎大家一起讨论交流！

力扣刷题 𐟇谟‡栥œ襤祎‚面试前，刷LeetCode题目是必不可少的。很多朋友都觉得题目太多，无从下手。其实，虽然LeetCode的题目看似繁多，但核心算法知识点都是类似的。以下是我整理的一份相对完整的LeetCode难题代码和算法要点分析，希望对大家有所帮助。 1️⃣ 合并排序数组 2️⃣ 删除元素 3️⃣ 从排序数组中删除重复项 4️⃣ 多数元素 5️⃣ 旋转数组 6️⃣ 跳跃游戏 7️⃣ 加油站 8️⃣ 收集雨水 9️⃣ 罗马到整数 𐟓頥•𔧉ˆ请查看［力扣］。 --- 𐟔 LeetCode刷题没有计划？直接进来抄我的作业！ --- 𐟓 例如，以下是部分题目的代码和解决方案： --- 𐟓Œ 合并排序数组 ```python def merge_sorted_arrays(list1, list2): merged = [] i = j = 0 while i < len(list1) and j < len(list2): if list1[i] <= list2[j]: merged.append(list1[i]) i += 1 else: merged.append(list2[j]) j += 1 merged.extend(list1[i:]) merged.extend(list2[j:]) return merged ``` --- 𐟓Œ 删除元素 ```python def remove_element(nums, val): i = 0 while i < len(nums): if nums[i] == val: nums.pop(i) else: i += 1 return nums ``` --- 𐟓Œ 从排序数组中删除重复项 ```python def remove_duplicates(nums): if not nums: return [] i = 0 while i < len(nums) - 1: if nums[i] == nums[i + 1]: nums.pop(i + 1) else: i += 1 return nums[:len(nums) - 1] # 因为最后一个元素可能被删除，所以需要重新调整长度为len(nums) - 1的切片。返回的是调整后的切片。注意这里返回的是切片而不是原列表。如果你需要修改原列表，可以这样写：nums[:len(nums) - 1] = return_value，其中return_value是上述函数返回的值。例如：nums = remove_duplicates(nums) 或 nums[:len(nums) - 1] = return_value。这样原列表会被修改，因为切片赋值操作会改变原列表的内容。但是要注意，这种方式在某些情况下可能会引起一些意想不到的问题，比如当原列表是不可变对象时（例如元组）。所以建议还是使用切片操作，这样可以避免修改原列表。另外，如果你的函数需要返回一个新的列表而不是修改原列表，那么可以直接返回切片即可。例如：return nums[:len(nums) - 1]。这样不会修改原列表，也不会影响其他地方使用该列表。这样做的好处是代码更清晰、更易于维护。缺点是可能会占用一些额外的内存空间来存储新的列表。如果内存空间有限或者性能要求较高，可以考虑使用其他方法（如双指针法）来优化代码。例如：用两个指针分别指向当前元素的下一个元素和当前元素的下一个元素的下一个元素，然后进行一些比较和操作。这样可以减少内存占用和提高性能。总之，具体使用哪种方法取决于你的实际需求和代码环境。在编写代码时，尽量考虑性能和内存占用问题，以获得最佳的运行效果。

归并排序：搞懂i、j、k的关键归并排序的核心在于理解i、j、k这三个变量的作用。让我们一步步来解析这个算法。归并排序的基本结构 𐟓 首先，归并排序的主要函数是MergeSort，它接受一个整数数组A和两个索引low和high。这个函数的目的是将数组A在low和high之间的部分进行归并排序。 Merge函数 𐟓‘ Merge函数是归并排序的核心部分，它负责将两个已排序的子数组合并成一个有序的数组。这个函数接受四个参数：数组A、起始索引low、中间索引mid和结束索引high。复制原数组 𐟓‹ 在Merge函数中，首先将原数组A的子数组复制到新的数组中，这样在归并过程中不会改变原数组。归并过程 𐟔„ 接下来，通过两个循环来比较两个子数组中的元素，并将较小的元素复制到新的数组中。这个过程一直持续到两个子数组都被完全合并。递归调用 𐟌 MergeSort函数通过递归调用自身来对子数组进行排序。如果low小于high，它会计算出中间索引mid，然后对low到mid和mid+1到high的部分分别进行归并排序。性能分析 𐟓Š 归并排序的时间复杂度是O(nlogn)，其中n是数组的长度。这是因为归并排序需要进行递归调用和合并操作，这两种操作的时间复杂度都是对数级别的。小贴士 𐟒እœ觼–写归并排序代码时，要注意i、j、k这三个变量的作用。i和j分别指向两个子数组的起始位置，而k则用于将较小的元素复制到新的数组中。通过理解这些变量的作用，你可以更好地掌握归并排序的精髓，并编写出更高效的代码。

SAS合并技巧：SET&MERGE 在数据分析和处理中，合并多个数据集是一个常见的任务。SAS语言提供了两种主要的方法来实现这一目标：SET和MERGE语句。𐟔„ 纵向合并：SET语句 SET语句用于将多个数据集按顺序纵向连接。它的基本语法如下： data 新数据集; set 数据集1（数据集选项）数据集2（数据集选项）...; run; 这里，新数据集将包含所有指定数据集的记录。如果只指定一个数据集，SET语句的效果类似于复制操作，将数据复制到新数据集中。常用的数据集选项有两种：定义临时变量，用于标识数据来自哪个数据集。使用RENAME子句，为数据集中的变量指定新的名称。横向合并：MERGE语句 MERGE语句用于将多个数据集按顺序横向连接。它的语法如下： data 新数据集; merge 数据集1 数据集2...; by 变量1 变量2...; run; MERGE语句将多个数据集按照指定的变量进行匹配，并将匹配的记录合并到新数据集中。排序数据集：PROC SORT过程在SAS中，排序数据集可以使用PROC SORT过程。它的语法如下： proc sort data=要排序的原始数据集 out=排序好的新数据集; by 变量名称; 这个过程将按照指定的变量对原始数据集进行排序，并将排序后的数据存入新数据集中。默认情况下，排序是升序的，但可以通过添加DESCENDING参数来改为降序排序。总结 SET和MERGE语句的主要区别在于： SET语句用于纵向合并数据集，而MERGE语句用于横向合并。 SET语句通常不需要指定指示变量，而MERGE语句需要指示变量，并通过BY语句来指定。通过这两种方法，你可以轻松地将多个数据集合并成一个，以便进行进一步的分析和处理。𐟓ˆ𐟓Š

𐟔⥐ˆ并单元格排序秘籍𐟔– 𐟓Š想要对存在不同大小的合并单元格进行排序？试试这个方法！𐟑‡ 首先，你需要一个包含合并单元格的Excel表格，比如这样： ``` 序号分类码数 1 上衣 M 2 裤子 L 3 裤子 XS 4 帽子 /35 5 鞋子 36 6 鞋子 37 ``` 接着，在表格旁边添加一列，命名为“排序号”，并手动填入初始值，比如1。然后，使用MAX函数来自动填充这一列。选中要排序的单元格区域，比如B2到B6，在编辑栏输入`=MAX(B2:B6)+1`，然后按Ctrl+Enter结束。这样，排序号就会自动填充啦！最后，根据“排序号”这一列进行排序，你的表格就会变得井井有条啦！𐟎‰ 试试这个方法，让你的Excel表格更加整洁有序吧！✨

力扣适合什么人刷 𐟓… 为了在面试中脱颖而出，制定一个高效的刷题计划至关重要。以下是8周刷完Leetcode的详细计划，帮助你快速掌握重要算法。 𐟔 第一周：链表、栈、队列时间复杂度与空间复杂度单链表反转链表 (LeetCode 206) 相交链表 (LeetCode 160) 合并两个有序链表 (LeetCode 21) 分隔链表 (LeetCode 86) 环形链表 (LeetCode 142) 栈的基础知识有效的括号 (LeetCode 20) 基本计算器 (LeetCode 224) 最小栈 (LeetCode 155) 验证栈序列 (LeetCode 946) 每日温度 (LeetCode 739) 接雨水 (LeetCode 42) 队列的基础知识用栈实现队列 (LeetCode 232) 滑动窗口最大值 (LeetCode 239) 设计循环双端队列 (LeetCode 641) 𐟔 第二周：递归与基础算法递归基础知识冒泡排序基础知识选择排序基础知识插入排序基础知识快速排序基础知识计数排序基础知识归并排序剑指Offer 40.最小的k个数剑指Offer 41.数据流中的中位数剑指Offer 51.数组中的逆序对合并K个升序链表 (LeetCode 23) 合并两个有序数组 (LeetCode 88) 颜色分类 (LeetCode 75) 部分排序 (面试题 16) 计算右侧小于当前元素的个数 (LeetCode 315) 有序数组的平方 (LeetCode 977) 盛最多水的容器 (LeetCode 11) 两数之和 (LeetCode 1) 分发饼干 (LeetCode 455) 柠檬水找零 (LeetCode 860) 𐟔 第三周：二叉树与搜索树二叉树概念与基础知识二叉树的前序遍历 (LeetCode 144) 二叉树的后序遍历 (LeetCode 145) 二叉树的层序遍历 (LeetCode 102) 二叉树的锯齿形层序遍历 (LeetCode 103) 从前序与中序遍历序列构造二叉树 (LeetCode 105) 路径总和 (LeetCode 113) 二叉树的最近公共祖先 (LeetCode 236) 二叉树的右视图 (LeetCode 199) 二叉树展开为链表 (LeetCode 114) 将有序数组转换为二叉搜索树 (LeetCode 108) 把二叉搜索树转换为累加树 (LeetCode 538) 删除二叉搜索树中的节点 (LeetCode 450) 二叉树的序列化与反序列化 (LeetCode 700) 𐟔 第四周：高级算法与数据结构动态规划基础知识爬楼梯 (LeetCode 70) 斐波那契数 (LeetCode 509) 最大子序和 (LeetCode 53) 零钱兑换 (LeetCode 322) 零钱兑换 (LeetCode 518) 最小路径和 (LeetCode 64) 编辑距离 (LeetCode 72) 买卖股票的最佳时机 (LeetCode 121) 买卖股票的最佳时机 II (LeetCode 122) 买卖股票的最佳时机 III (LeetCode 123) 买卖股票的最佳时机 IV (LeetCode 188) 最佳买卖股票时机含冷冻期 (LeetCode 309) 买卖股票的最佳时机含手续费 (LeetCode 714) 完全平方数 (LeetCode 279) 三角形最小路径和 (LeetCode 120) 不同路径 I (LeetCode 62) 不同路径 II (LeetCode 63) 整数拆分 (LeetCode 343) 地下城游戏 (LeetCode 174)

𐟔僨ﭨ耦Ž’序大揭秘𐟔 𐟎ᶦŽ’序：巧妙地将数组元素分配到不同桶中，再逐个桶进行排序，最后合并结果。 𐟌쯸 冒泡排序：通过反复交换相邻元素，将最大（或最小）的元素“冒泡”到序列的一端。 ⚡ 快速排序：选定一个基准元素，将小于它的元素移到左边，大于它的移到右边，然后递归排序。 𐟓Š 计数排序：统计每个元素出现的次数，然后根据次数从少到多重建有序序列。 𐟧Ÿ𚦕𐦎’序：按位对整数进行排序，从最低位开始，逐步向高位进发。 𐟔 插入排序：逐个取出未排序的元素，并将其插入已排序序列的正确位置。 𐟌𓠥 †排序：利用堆数据结构，不断取出堆顶元素并调整堆结构，直至整个序列有序。

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