第一章:C++算法基础之基础算法

news2024/11/15 21:58:36

系列文章目录


文章目录

  • 系列文章目录
  • 前言
  • 一、排序
    • (1)快速排序
      • 核心思想
      • 思路分析
      • 模板
    • (2)归并排序
      • 核心思想
      • 思路分析
      • 模板
      • 稳定性
      • 时间复杂度
  • 二分查找
    • (1)整数二分
      • 核心思想
      • 思路分析
      • 模板
    • (2)浮点数二分
      • 核心思想
      • 模板
  • 二、
  • 总结


前言

c++基础算法。


一、排序

(1)快速排序

核心思想

基于分治的思想:

  1. 确定分界点x:取左边界q[l],或者取中间值q[(l+r)/2],或者取右边界q[r],也可以随机。
  2. 调整区间(较难部分):让小于等于x的数在一个区间,大于x的在另一个区间
  3. 递归处理左右两端

在这里插入图片描述

思路分析

思路一:暴力解法,需要额外空间放a b
在这里插入图片描述

思路二:较优美的解法
使用双指针,从数组两端向中间靠拢。指针 i 从左端找大于等于 x 的数,指针 j 从右端找小于等于 x 的数,然后swap二者,直至 i 和 j 相遇。
在这里插入图片描述

模板

void quick_sort(int q[], int l, int r)
{
    if (l >= r) return;

    int i = l - 1, j = r + 1, x = q[l + r >> 1];
    while (i < j)
    {
        do i ++ ; while (q[i] < x);
        do j -- ; while (q[j] > x);
        if (i < j) swap(q[i], q[j]);
    }
    quick_sort(q, l, j), quick_sort(q, j + 1, r);
}

(2)归并排序

核心思想

也是基于分治的思想:

(1) 确定分界点:mid = ( l + r ) / 2
(2) 递归排序 :left 和 right
(3) 归并(较难部分) :合二为一

思路分析

思路一:双指针left和right:
在这里插入图片描述

left和right指向的数组是有序的,left 和 right 一一比较,将较小的数放进归并数组 res 中,当一个数组走到头后,将另一个数组的剩下部分直接贴到 res 的后面。

模板

void merge_sort(int q[], int l, int r)
{
    if (l >= r) return;

    int mid = l + r >> 1;
    merge_sort(q, l, mid);
    merge_sort(q, mid + 1, r);

    int k = 0, i = l, j = mid + 1;
    while (i <= mid && j <= r)
        if (q[i] <= q[j]) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
        else tmp[k ++ ] = q[j ++ ];

    while (i <= mid) tmp[k ++ ] = q[i ++ ];
    while (j <= r) tmp[k ++ ] = q[j ++ ];

    for (i = l, j = 0; i <= r; i ++, j ++ ) q[i] = tmp[j];
}

稳定性

排序算法的稳定性是指:对于原数组中相同的数,若排序后这些相同数的相对位置不发生改变,则该算法是稳定的。
快排是不稳定的,归并是稳定的。

时间复杂度

平均时间复杂度: O(nlogn)
快速排序:每层期望是 n/2 ,递归深度 logn,故平均时间复杂度 O(nlogn)。
归并排序:每层期望是n,递归深度logn,故平均时间复杂度 O(nlogn)。

二分查找

(1)整数二分

核心思想

有单调性一定可以二分,但是可以二分的题目不一定非要有单调性。
找到一个边界将区间划分为两部分,使得一部分满足,另一部分不满足。

思路分析

在这里插入图片描述
第一种情况:红色边界点
check (mid) 判断 mid 是否满足红颜色的性质。注意 mid = ( l + r + 1) / 2 以及更新区间时的 mid 和 mid-1。
在这里插入图片描述

第二种情况:绿色边界点
check (mid) 判断 mid 是否满足绿颜色的性质。注意更新区间时的 mid 和 mid+1。
在这里插入图片描述

模板

bool check(int x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质

// 区间[l, r]被划分成[l, mid]和[mid + 1, r]时使用:
int bsearch_1(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r >> 1;
        if (check(mid)) r = mid;    // check()判断mid是否满足性质
        else l = mid + 1;
    }
    return l;
}
// 区间[l, r]被划分成[l, mid - 1]和[mid, r]时使用:
int bsearch_2(int l, int r)
{
    while (l < r)
    {
        int mid = l + r + 1 >> 1;
        if (check(mid)) l = mid;
        else r = mid - 1;
    }
    return l;
}

(2)浮点数二分

核心思想

double 可以直接除而不会取整,所以不用在意边界问题,较为简单。
判断条件一般为 r - l >= 1e-6.
次数一般取 保留小数点位数+2,例如保留5位小数,就是1e-7.
也可以不用判断,直接 for 循环100次,相当于除以 2 的100次方,得到的位数足够。

模板

bool check(double x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质

double bsearch_3(double l, double r)
{
    const double eps = 1e-6;   // eps 表示精度,取决于题目对精度的要求
    while (r - l > eps)
    {
        double mid = (l + r) / 2;
        if (check(mid)) r = mid;
        else l = mid;
    }
    return l;
}

二、


总结

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