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快速排序法前沿信息_快速排序算法c++代码(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

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

广西科技大学计算机考研上岸攻略想要顺利上岸计算机考研？广西科技大学是个不错的选择！不仅题目相对简单，而且扩招机会多，上岸几率大。下面就来看看2023年广西科技大学的硕士研究生招生考试初试专业课试卷吧。初试专业课试卷概览 𐟓„ 广西科技大学的初试专业课试卷代码为818，考试科目名称是数据结构与程序设计（专），考试时间为180分钟。试卷共8页，所有答案需要写在专用的答题纸上，写在试卷上的一律无效。判断题 𐟧 判断题部分共20题，每题1分，总分20分。以下是一些题目的示例：数据元素是数据的最小单位。（对）顺序存储方式的优点是存储密度大，且插入、删除运算效率高。（对）线性表采用链表存储时，结点和结点内部的存储空间可以是不连续的。（对）完全二叉树中，若一个结点没有左孩子，则它必是树叶。（对）度为二的树就是二叉树。（错）有e条边的无向图，在邻接表中有e个结点。（对）不同的求最小生成树的方法最后得到的生成树是相同的。（错）在待排数据基本有序的情况下，快速排序效果最好。（对）折半查找法的前提之一是线性表有序。（对） C语言既可以用来写系统软件，也可以用来写应用软件。（对）在C语言中变量不定义也可以使用。（错）若有 static int a[10];则a数组的10个元素的值都是0。（对）结构类型变量所占内存长度等于成员的长度。（错）一个C语言源程序只能有一个min()函数。（错） #define命令是在编译之前处理的。（对）若有int x, y; x=y=2=1;则执行++x && ++y && z++后，x, y, z的值分别为2, 1, 1。（对） continue语句可用于switch语句，也可用于for、while和do循环语句中。（对）单项选择题 𐟤” 单项选择题部分共15题，每题2分，总分30分。以下是一些题目的示例： 1-5: CCCBA 6-10: CCCBD 11-15: DACBA 16-20: ADAAB 部分错误原因 𐟔 部分判断题的错误原因分析如下：第5题：线性表采用链表存储时，结点和结点内部的存储空间可以是不连续的。（实际应为“线性表采用链表存储时，结点内部的存储空间是连续的”）第10题：C语言既可以用来写系统软件，也可以用来写应用软件。（实际应为“C语言主要用于编写系统软件”）第15题：若有 static int a[10];则a数组的10个元素的值都是0。（实际应为“若有 static int a[10];则a数组的初始值不确定”）小贴士 𐟒ኊ如果你打算报考广西科技大学，记得提前准备好这些知识点哦！虽然题目相对简单，但也需要认真对待。祝大家都能顺利上岸心仪的学校！

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。

如何高效学习算法：先看书还是先刷题？算法的重要性不言而喻！现在大厂面试几乎必考算法，算法不过关的话基本和大厂无缘了。那么，我们应该先看书还是先刷题呢？先说结论：先看书，但不要拿一本书从头到尾全部看完，再去刷题。而是学习一个专题或知识点，就去刷对应的题目，加深对知识的理解。刷题的过程也是一个正反馈的过程，题目通过时，正反馈：“我学习到了知识！”这可以建立学习的信心和兴趣，帮助我们走得更远。所以推荐的方法是：先看书，一边看书，一边刷题。选择一本适合自己的算法书。初学者不要上来直接撸《算法导论》。《算法红宝书第四版》对每一个算法知识点讲得很详细。《图解算法》容易上手，因为语言通俗，图例多，学起来不那么枯燥。《算法导论》可以当做工具书来使用，在学完了基本的算法与数据结构后，想对某一个知识深入学习或者复习时，可以查一查《算法导论》。这些数据结构与算法是必须掌握的：八大排序：冒泡、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、桶排序、基数排序暴力枚举法；图、树、线性表；分治法；递归；动态规划；贪心。后面两个动态规划和贪心可以先了解，后面刷题时再去强化！ LeetCode题目实在太多了，从最初几百道到现在上千道，没有必要全刷。题永远是刷不完的，但是这些解题所需要的知识其实是变化不大的。所以在刷题时一定要刷经典题。推荐大家学习这些数据结构和算法可以看看《算法4》这本书，这本书比较适合初学者，算法讲解也比较清晰易懂且全面。这本书看起来挺厚的，但是前面几十页是教你 Java 的；每章后面还有习题，占了不少页数；每章还有一些数学证明，这些都可以忽略。这样算下来，剩下的就是基础知识和疑难解答之类的内容，含金量很高，把这些基础知识动手实践一遍，真的就可以达到不错的水平了。这本书在豆瓣的评价也很高，一个是因为讲解详细，还有大量配图，另一个原因就是书中把一些算法和现实生活中的使用场景联系起来，你不仅知道某个算法怎么实现，也知道它大概能运用到什么场景。

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。

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！

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