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快速排序法前沿信息_快速排序法原理(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

快速排序法

计算机二级练习软件叫什么 𐟓–精选1000+选择题库，每日一练，助你轻松掌握WPS考点，二级考试不慌张！𐟌Ÿ高效刷题，稳拿高分！𐟚€ 𐟔全国计算机等级考试|二级WPSOffice高级应用与设计选择题库： 127、在长度为n的有序线性表中进行二分查找，最坏情况下需要比较的次数是？ 132、带链栈空的条件是什么？ 138、下列叙述中错误的是？ 145、下列叙述中正确的是？ 151、为了对有序表进行对分查找，要求有序表必须是什么存储方式？ 158、设一棵树的度为4，其中度为4,3,2,1的结点个数分别为2,3,3,0。则该树中的叶子结点数为？ 164、度为3的一棵树共有30个结点，其中度为3的结点个数为34。则该树中的叶子结点数为？ 176、设二叉树的前序序列与中序序列均为ABCDEFGH，则该二叉树的后序序列为？ 187、设顺序表的长度为16,对该表进行简单插入排序。在最坏情况下需要的比较次数为？ 190、在快速排序法中，每经过一次数据交换或移动后，能消除多少个逆序？ 196、下列叙述中正确的是？ 197、循环队列的存储空间为Q(1:50)，初始状态为front=rear=50。经过一系列正常的入队与退队操作后，front=rear=25，则循环队列中的元素个数为？ 198、设某二叉树的前序序列与中序序列均为ABCDEFGH，则该二叉树的后序序列为？ 199、循环队列的存储空间为Q(1:50)，初始状态为front=rear=50。经过一系列正常的入队与退队操作后，front=rear=25，则循环队列中的元素个数为？ 𐟒ᨿ™些题目不仅能帮助你巩固知识点，还能提升你的实战能力。快来挑战吧！𐟒ꀀ

𐟒᠌eetCode刷题心得分享 𐟚€ 𐟓š 在LeetCode上刷题的过程中，我发现不仅我一个人在背诵代码，很多人的方法也大同小异，这真是个不错的发现！ 𐟒ᠦˆ‘的刷题策略是：开始时背诵一些代码，但刷多了之后就不需要再背了。对于一些难题，当然还是要自己动手写的。有些代码是有固定框架的，就像数学公式一样，记住框架比自己重新推导要快得多。 𐟓– 相同框架的题目做多了，知识点也就熟悉了。面试中的算法其实并不难，很多都可以通过记忆框架来快速解决。 𐟒Œ 我觉得这些代码是可以背诵的，比如BFS、DFS、Dijkstra、KMP、二叉树的前后中序遍历、拓扑排序、二分查找、指针/双重指针、滑动窗口、记忆化搜索、动态规划、快速排序、图遍历等。LeetCode上的几千道题，大概95%都是这些基本框架的变种。 𐟘… 至于贪心算法，我感觉没法背诵，因为每道题都有不同的解法，没有固定的模板。 𐟓𘠧”𑤺Ž篇幅有限，更多详细内容请查看相关图片。

转码之旅：挑战与收获第四周的学习内容：面向对象编程（Object-oriented programming）测试驱动开发（Test-driven development）类：实例方法、静态方法错误处理（Error handling）第五周的学习内容：大O表示法（Big-O）逻辑（Logic）动态数组（Dynamic arrays）二进制和十六进制转换（Binary and hexadecimal conversion）链表（Linked list）哈希表（Hash table）第六周的学习内容：排序算法：冒泡排序（Bubble sort）插入排序（Insertion sort）选择排序（Selection sort）归并排序（Merge sort）快速排序（Quick sort）内置排序（Build-in sort）二分搜索（Binary search）二叉树：广度优先遍历（Breath-first traversal）深度优先遍历（Depth-first traversal）图（Graph）矩阵（Matrix）接下来的学习内容将进入HTML & CSS单元，继续加油！

计算机二级考试知识点全解析嘿，准备考计算机二级的小伙伴们，这里有一份超详细的知识点框架和内容，帮你轻松拿满分！𐟒…쥅𑥟𚧡€知识数据结构与算法算法：简单来说，算法就是对解题方案的完整描述，不等于数学上的计算方法，也不等于程序。算法设计要考虑可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。时间复杂度：表示算法执行过程中所需要的基本运算次数，与计算机系统、程序设计语言无关，但与问题的规模有关。空间复杂度：表示算法在执行过程中所需要的计算机存储空间。数据结构：包括逻辑结构和存储结构。逻辑结构反映数据元素间的逻辑关系，存储结构指数据在计算机中的存放形式。线性表：顺序存储和链式存储两种方式。插入与删除操作需要移动元素，可能会增加或减少线性表的结点数。栈和队列：栈是“先进后出”或“后进先出”的表，队列是“先进先出”的表。二叉树：每个结点最多有两个子树的树结构，通常采用链式存储结构。查找技术顺序查找：从线性表的一端开始与目标元素逐个比较，直到找到或未找到为止。二分法查找：适用于有序排列的线性表，将目标元素与中间项对比，逐步缩小查找范围。排序技术交换类排序法：如冒泡排序和快速排序，通过两两比较和交换位置来消除逆序。选择类排序法：如简单选择排序和堆排序，通过选择最小（或最大）元素来排序。插入类排序法：如简单插入排序和希尔排序，将元素插入到已排序的部分中。程序设计基础程序设计方法与风格程序设计：是软件构造活动中的重要组成部分，包括结构化程序设计和面向对象方法。程序设计风格：良好的风格可以提高程序质量，便于调试和维护。结构化程序设计原则：自顶向下、逐步求精、模块化及限制使用goto语句。基本结构：顺序结构、选择结构和循环结构。面向对象的程序设计实质：从客观世界固有的事物出发来构造系统，提倡用人类在现实生活中常用的思维方法来认识、理解和描述客观事物。优点：与人类习惯的思维方法一致，稳定性好，可重用性好，易于开发大型软件产品，可维护性好。基本要素：对象、类和实例、消息、继承、多态性。软件工程基础软件工程的基本概念软件定义：与计算机操作系统有关的程序、规程、规则及任何与之有关的文档和数据。软件的特点：抽象性、无制作过程、无磨损老化问题、受计算机系统限制、复杂性高、成本昂贵、涉及社会因素。软件危机：软件开发进度难以预测、成本难以控制、需求增长得不到满足、产品质量难以保证、难以维护、生产率提高赶不上硬件发展等。软件工程：应用于软件定义、开发和维护的一整套方法、工具、文档、实践标准和工序。软件生命周期定义：从提出到停止使用的过程。分为三个阶段：需求分析、总体设计、详细设计、编码和测试；总体设计、详细设计；维护阶段。结构化分析方法需求分析：了解用户需求，确定软件需要实现的功能和性能。常用工具包括数据流图（DFD图）、数据字典（DD）、判定树和判定表。需求规格说明书：编写需求规格说明书是程序设计的基础和依据，需具备完整性、正确性等标准。结构化设计方法软件设计：根据需求分析阶段确定的功能设计软件系统的整体结构，划分功能模块等。分为概要设计和详细设计。常用工具包括程序流程图、盒图（N-S图）、PAD图等。概要设计：设计软件系统结构、数据结构及数据库设计等。常见术语包括深度、宽度、扇入、扇出等。详细设计：详细设计每个模块的实现算法和所需的局部数据结构。常用工具包括程序流程图、盒图等。希望这份详细的知识点框架和内容能帮到你们，祝大家考试顺利！𐟓š𐟒ꀀ

CSP-S的算法其实没那么难！𐟒ꊥ‡†备CSP-S的小伙伴们，别被那些复杂的算法吓到啦！其实只要掌握了这些基础算法，考试题目根本不在话下。下面我来给大家分享一些必备的算法，保证你轻松应对各种题型！排序题：快速、归并、堆排序排序题是CSP-S中的常客，快速排序、归并排序和堆排序是你必须掌握的三大法宝。掌握了这些，排序问题轻松搞定！字符串处理：KMP、Trie、Manacher 字符串匹配、前缀查询和回文子串，这些题目其实并不难。只要你会KMP算法、Trie树和Manacher算法，这些问题根本不在话下。图论问题：DFS、BFS、IDS 图的遍历和搜索是图论问题的核心。深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和迭代加深搜索（IDS），这些算法你一定要熟练掌握。路径问题也能轻松解决！优化搜索：剪枝、记忆化、启发式搜索问题有时候很复杂，但有了剪枝优化、记忆化搜索和启发式搜索，事情就变得简单多了。这些方法能让你的搜索更高效，解决复杂问题游刃有余！二分查找：有序数组中的元素查找二分查找法在有序数组中找元素简直不要太快！掌握了二分法，你就能事半功倍地解决这类问题。数据范围处理：离散化面对大数据范围，离散化是个好帮手。它能让你轻松映射到小范围，节省空间又高效！分治策略：分治算法分治算法是解决复杂问题的利器。将大问题分解为小问题，逐个击破，最后合并结果。掌握了这个策略，很多难题都能迎刃而解！每种题目类型都有对应的经典算法，只要你掌握了它们，CSP-S备考路上你将如虎添翼！加油吧，小伙伴们！𐟒ꀀ

𐟒𛠧𓕨𘎥ˆ†析要点速览 𐟓Š 1. 𐟔 算法的精髓：定义、特性与表示算法是解决特定问题的一系列步骤。它具备输入、输出、有穷性、确定性和有效性等基本特征。常见的表示方式有自然语言、流程图和伪代码。设计时，通常需要明确问题的需求、设计策略、编写代码并进行测试。 𐟓Š 算法分析的衡量标准：算法分析旨在评估算法的效率。衡量标准包括时间复杂度（执行时间）、空间复杂度（占用内存）和正确性。通过分析，可以优化算法性能，使其在处理大量数据时更加高效。 𐟐𚠨𔪥🃧𓕧š„核心与特点：贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。它的基本要素包括选择策略和局部最优解的构造。 𐟛䯸贪心算法的应用案例：单元最短路径：Dijkstra算法通过贪心策略，逐步构建最短路径树。 Huffman编码：利用贪心算法思想，构造最优二叉树，实现高效编码。最小生成树：Prim算法和Kruskal算法都通过贪心策略，找到图中的最小生成树。 𐟔堥ˆ†治算法的智慧：分治算法通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题。它的基本思想是将问题划分为互不相交的子问题，递归地解决这些子问题，然后将它们的解合并以得到原问题的解。 𐟔 分治算法的应用示例：二分查找：通过将查找范围一分为二，快速定位目标元素。选第二大元素：在无序数组中快速找到第二大的元素。合并排序与快速排序：通过分治策略，对数组进行排序。 𐟌𑠥Š覀规划的精髓：动态规划是一种通过将问题分解为更小的子问题来解决复杂问题的策略。它强调问题的最优解可以通过已知的子问题的最优解来得到。 𐟔„ 动态规划与分治和贪心的区别与联系：动态规划与分治和贪心算法在解决问题的策略上有所不同，但它们都利用了问题的分解与优化思想。 𐟕𕯸‍♂️ 回溯法与分支限界法的精髓：这两种算法都通过探索所有可能的解决方案来找到最优解。回溯法通过尝试不同的选择来构建解决方案，而分支限界法则通过限制搜索空间来提高效率。 𐟔„ 回溯法与分支限界法的区别与联系：两者在解决问题的策略上有所不同，但它们都利用了问题的探索与优化思想。

360前端面试，你行吗？最近参加了360的前端面试，感觉特别顺利，仿佛拿着答案去面试一样。以下是我总结的一些面试题目，大家可以参考一下：自我介绍 𐟓– 首先，当然是自我介绍啦。面试官会问你一些基本情况，比如你的教育背景、工作经验等等。聊项目 𐟓ˆ 接下来，面试官会让你介绍一下你负责的项目。你需要详细说明项目的背景、你在项目中的角色和贡献。登录功能实现 𐟔‘ 面试官可能会问你如何实现登录功能，特别是JWT的加密和验证。你需要了解JWT的基本原理和常见的安全问题。 JWT加密泄露问题 𐟔’ 如果你提到JWT的加密泄露问题，面试官可能会进一步追问如何解决这个问题。你可以从JWT的加密算法、密钥管理等方面来回答。 JWT包含哪些信息 𐟓‹ 你需要知道JWT中包含了哪些信息，比如用户ID、角色、权限等，并解释这些信息的重要性。签名加密算法 𐟔„ 面试官可能会问你签名加密的算法，你需要了解常见的加密算法，比如RSA、AES等，并解释它们的优缺点。 Vue-router模式区别 𐟌 你会被问到Vue-router中的hash模式和history模式有什么区别，以及你的项目使用的是哪种模式。刷新路径问题 𐟔„ 如果你提到使用history模式，面试官可能会问你直接刷新带有路径的界面会发生什么。你需要了解history模式下的路由管理机制。项目编译部署 𐟓护𝠤𜚨⫩—𐩡𙧛–译完了以后怎么部署，比如使用Vite或webpack等工具的部署流程。 Vite和webpack区别 ⚙️ 你需要了解Vite和webpack的区别，比如它们的编译速度、配置复杂度等方面的差异。 let、const、var区别 𐟌𑊩⨯•官可能会问你let、const、var的区别，你需要了解它们的语义、作用域和生命周期。一致性体验 𐟓𑊤𝠩œ€要谈谈如何保证项目在不同手机上的体验一致性，比如使用响应式设计、适配不同屏幕尺寸等。快速排序实现 𐟎œ€后，可能会被问到快速排序的实现方法，你需要了解快速排序的基本原理和常见优化技巧。总的来说，这次面试感觉特别顺利，可能是因为平时积累了很多相关的知识和经验吧。希望这些总结对大家有帮助！

ByteByteGo制作的关于 Big O 表示法的基础介绍图表，展示了不同算法的时间复杂度，以及它们与输入规模的关系。 Big O 表示法用于描述算法的效率和性能。图中列出了几种常见的时间复杂度及其特点，按从低到高的增长速度排列： 1. O(1) - 常数时间：特点：算法的运行时间是恒定的，不随输入规模变化。例子：数组中通过索引访问一个元素、在哈希表中插入或删除元素。 2. O(n) - 线性时间：特点：算法的运行时间与输入规模成正比，输入规模越大，时间越长。例子：在未排序的数组中查找最大或最小值、检查某个元素是否存在于数组中。 3. O(log n) - 对数时间：特点：算法的运行时间随着输入规模的增加呈对数增长。例子：对已排序数组进行二分查找、操作平衡二叉搜索树。 4. O(n log n) - 线性对数时间：特点：运行时间以线性和对数的结合形式增长，常见于高效排序算法。例子：归并排序、堆排序、快速排序的平均情况。 5. O(n^2) - 二次时间：特点：算法的运行时间随输入规模的平方增加，通常涉及嵌套循环。例子：简单的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序。 6. O(n^3) - 立方时间：特点：运行时间随输入规模的立方增长，常见于需要多层嵌套循环的算法。例子：使用朴素算法进行矩阵乘法。 7. O(2^n) - 指数时间：特点：每增加一个输入，算法的运行时间会翻倍，通常与递归问题相关。例子：解决旅行商问题、递归分治算法。 8. O(n!) - 阶乘时间：特点：运行时间随输入的阶乘增长，复杂度极高。例子：排列问题，如对一组元素的所有排列组合进行计算。 9. O(√n) - 平方根时间：特点：算法运行时间与输入规模的平方根成比例，通常涉及范围搜索问题。例子：如筛法求质数等问题。

2025秋招笔试-开发岗-多益网络篇 ### 一、单选题（每题三分）二分查找问题 𐟕𕯸‍♂️ 给定一个有序表 1,2,5,12,36,44,49,69,75,79,88,98,1001，进行二分查找时，查找值 12 需要比较几次？二分法查找 𐟔 给定一组初始记录关键字序列 (13,18,24,35,47,50,62,83,90,115,134)，利用二分法查找关键字 90 需要比较的关键字个数为多少？排序方法选择 𐟓Š 现有 1G 数据需要排序，计算资源只有 1G 内存可用，下列排序方法中最可能出现性能问题的是哪个？ A. 堆排序 B. 插入排序 C. 归并排序 D. 冒泡排序快速排序与希尔排序 𐟏Ž️ 如果只想得到 1000 个元素组成的序列中第 5 个最小元素之前的部分排序的序列，什么方法最快？ A. 冒泡排序 B. 快速排序 C. 希尔排序 D. 堆排序堆中字符的取出 𐟌 将 A,B,C 字符依次放入堆中，依次取出能得到多少种字符？连接查询类型 𐟔— 连接包含查询结果的有哪些类型？ A. 内连接 B. 外连接 C. 左连接 D. 右连接树的节点计算 𐟌𓊠 度为 3 的节点有三个，度为 2 的节点有两个，度为 1 的节点有一个，问树有多少个节点？内存碎片问题 𐟒𛊠 存在内存碎片的是哪个？ A. 分页式内存管理 B. 分段式内存管理平衡二叉树 𐟎 下列哪个属于平衡二叉树？ A. 红黑树 B. AVL 树 C. B 树 D. 哈夫曼树 IP地址类型 𐟌 IP 地址 152.168.133.1 属于哪一类地址？排序算法选择 𐟓Š 对 1G 数据进行排序，内存空间只有 1G，可以采用哪种排序算法？ TCP连接问题 𐟌 TCP 连接中，A 主机的端口号 a 与 B 主机端口号 b 建立连接，如果两个主机的端口号再次进行 TCP 连接，会发生什么？快速排序结果 𐟏Ž️ 对关键字 {25,15,30,10,50,3,5,60} 序列进行快速排序，第一趟从小到大一次划分结果为？ Hash函数与字符串 𐟌 考虑一个特殊的 hash 函数 h，能将任一字符串 hash 成一个整数 k，其中概率 P(k)=2^(-k)，k=1,2,…∞。对一个未知大小的字符串集合 S 中的每一个元素取 hash 值所组成的集合为 h(S)。若 h(S) 中最大的元素 max h(S) = 10，那么 S 的大小的期望是？二、填空题（每题四分）散列表与哈希冲突 𐟔‘ 给定一段数据，用散列表存储，key=value%7，哈希冲突用链表存储，算在等概率条件下查某个值的概率？资源数据与死锁 𐟔’ 四个并发线程，线程需要五个同类资源数据，问系统需要多少个同类数据能一定保证不会出现线程死锁？二叉树节点数 𐟌𓊠 查找二叉树，节点数为 2n-1，问叶子节点数是多少？滑动窗口大小 𐟓 滑动窗口为 32kb，发送者持续写入 1kb，每次接收入缓存为 16kb，问经过 4 次 RTT，滑动窗口大小？三、大题（每题六分）游戏翻译题 𐟎 关于游戏的翻译题，大概四级翻译水平。内存分配方式 𐟒𛊠 介绍两种内存分配方式。数据库事务隔离的锁机制 𐟔’ 介绍数据库事务隔离的锁机制。排序算法复杂度 𐟓Š 介绍两种排序算法及其复杂度，除冒泡排序。四、编程题（15分）编程思路与代码 𐟒𛊠 给定 sum 值，nums 数组，a、b 为数组中元素，求 a+b 最接近 sum；先写编程思路，再写代码，不写编程思路扣分。

少儿编程必备的6种算法思维 𐟎5%的算法都离不开这6种基本的算法思维！ 𐟔„ 递归算法递归算法是一种自我引用的编程技巧，常用于解决三类问题：数据的定义是按递归定义的（如斐波那契数列）。问题解法按递归算法实现（如回溯）。数据的结构形式是按递归定义的（如树的遍历，图的搜索）。 𐟒ᠨ𔪥🃧𓕊贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法。经典案例包括活动选择问题、最小生成树算法、背包问题等。 𐟔 回溯算法回溯算法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有解的算法。经典案例包括深度优先搜索、0-1背包问题、正则表达式匹配、八皇后、数独、全排列等。 𐟗‚️ 分治算法分治算法是将一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到子问题可以简单直接地解决。经典案例包括二分查找、归并排序、快速排序、汉诺塔问题等。 𐟓‹ 枚举算法枚举算法是列出所有可能的解决方案，然后检查每个解决方案是否满足条件。经典案例包括判断阿姆斯特朗数、解百鸡问题等。 𐟓ˆ 动态规划动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。经典案例包括爬楼梯问题、背包问题、硬币找零、图的全源最短路径、最长公共子序列等。掌握这6种算法思维，可以帮助孩子们更好地理解和应用编程，为未来的编程之路打下坚实的基础！

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