nlogn
共 33 篇文章
nlogn 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 33 篇文章，持续更新中。
快速排序
基于分治策略实现的高效快速排序C++代码，时间复杂度稳定在nlogn，适用于大规模数据处理场景，经过多个项目验证，可直接用于生产环境。
归并排序
适用于算法开发与性能优化场景，基于分治策略实现的归并排序C++代码，具备nlogn时间复杂度，适合处理大规模数据集的高效排序需求。
链式前向星
链式前向星是一种存储图的方法。如果你需要一个有序的边序列，如果排序的话用快拍O（nlogn），而链式前向星可以避免这种排序。但是数据规模较小时速度比不上邻接矩阵。<br />
如果说邻接表是不好写但效率好，邻接矩阵是好写但效率低的话，前向星。前向星固然好些，但效率并不高。而在优化为链式前向星后，效率也得到了较大的提升。虽然说，世界上对链式前向星的使用并不是很广泛，但在不愿意写复杂的邻接表的情况下，
这是一个将Dijkstra算法的时间复杂度从O(n*n) 优化为O(nlogn)的方法
这是一个将Dijkstra算法的时间复杂度从O(n*n) 优化为O(nlogn)的方法
快速排序(Quick Sort)是一种有效的排序算法。虽然算法在最坏的情况下运行时间为O(n^2)
快速排序(Quick Sort)是一种有效的排序算法。虽然算法在最坏的情况下运行时间为O(n^2)，但由于平均运行时间为O(nlogn)，并且在内存使用、程序实现复杂性上表现优秀，尤其是对快速排序算法进行随机化的可能，使得快速排序在一般情况下是最实用的排序方法之一。快速排序被认为是当前最优秀的内部排序方法
this program is merge_sort that writted with c++. this program get an array and sort it in order nl
this program is merge_sort that writted with c++.
this program get an array and sort it in order nlogn.
堆排序:思想: 用二叉树的结构来表示数组,及用数组来表示二叉树的结构,比如i为父节点其孩子为,2i,和2i+1.其中,大顶堆中 父节点大于其两个孩子 算法平均时间复杂度: O(nlogn)
堆排序:思想: 用二叉树的结构来表示数组,及用数组来表示二叉树的结构,比如i为父节点其孩子为,2i,和2i+1.其中,大顶堆中 父节点大于其两个孩子
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
归并排序：将数组划分为小数组,通过局部的有序合并,解决问题 算法平均时间复杂度: O(nlogn)
归并排序：将数组划分为小数组,通过局部的有序合并,解决问题
算法平均时间复杂度: O(nlogn)
快速排序算法是基于分治策略的另一个排序算法。其基本思想是
快速排序算法是基于分治策略的另一个排序算法。其基本思想是，对于输入的字数组a[p:r]，按以下3个步骤进行排序：
（1）分解：以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r]，使得a[p:q-1]中任何元素小于等于a[q]，a[q+1:r]，中的任何元素大于等于a[q]。下标q在划分过程中确定
（2）递归求解：通过递归调用快速排序算法，分别对a[p:q-
/*快速排序采用分治算法
/*快速排序采用分治算法，将所需要排序的内容从文件读入放入数组a[p:r]，按以下三个步骤进行排序
以a[p]为基准元素将数组分为三段，将大于基准元素的放到后面的单元，小的放到前面的单元，
再用递归对a[p:q-1],a[q+1:r]进行排序，最后合并
时间复杂度:最坏时间复杂度：O(n2)
平均时间复杂度：O(nlogn)
*/
两种确定某一数组是否有主元素的方法
两种确定某一数组是否有主元素的方法，时间复杂性分别为O(nlogn)与O（n）
LIS算法源代码
时间复杂度为nlogn的LIS算法（c++）
支持无限位大数的加减乘除平方运算。运用了FFT
支持无限位大数的加减乘除平方运算。运用了FFT，相乘的复杂度为nlogn
计数排序是一个非基于比较的线性时间排序算法。它对输入的数据有附加的限制条件： 1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S； 2、设输入的线性表的长度为n
计数排序是一个非基于比较的线性时间排序算法。它对输入的数据有附加的限制条件：
1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S；
2、设输入的线性表的长度为n，|S|=k（表示集合S中元素的总数目为k），则k=O(n)。
在这两个条件下，计数排序的复杂性为O(n)。
计数排序算法的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x，确定该序列中值小于x的元素的个数。一旦有了这个信息
关于用nlogn的最长子序列算法
关于用nlogn的最长子序列算法，在网上摘录的
合并排序算法是用分治策略实现对n个元素进行排序的算法。其基本思想是：将待排序的元素分成大小大致相同的2个子集合
合并排序算法是用分治策略实现对n个元素进行排序的算法。其基本思想是：将待排序的元素分成大小大致相同的2个子集合，分别对2个子集合进行排序，最终将排好序的子集合合并成为所要求的排好序的集合。算法复杂度为：O(nlogn)
时间复杂度为O(nlogn)的最长单调递增子序列问题的计算程序。不是动态规划算法。在一分钟之内可以计算n=10^6个元素的递增子序列。
时间复杂度为O(nlogn)的最长单调递增子序列问题的计算程序。不是动态规划算法。在一分钟之内可以计算n=10^6个元素的递增子序列。
快速排序
快速排序，实现排序的时间再一般情况下的时间复杂性为nlogn算法实现
Dijkstra算法
Dijkstra算法，Heap优化，复杂度NlogN
应用斐波纳契堆和邻接表改进单源最短路径算法
应用斐波纳契堆和邻接表改进单源最短路径算法，使其算法的时间复杂性由O( )减少为O（nlogn+e）,其中e为有向图的边的条数。