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@ -11,12 +11,11 @@ void selectionSort(vector<int> &nums) {
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int n = nums.size();
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// 外循环:未排序区间为 [i, n-1]
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for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
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// 内循环:找到未排序区间 [i, n-1] 中的最小元素
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// 内循环:找到未排序区间内的最小元素
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int k = i;
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for (int j = i + 1; j < n; j++) {
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if (nums[j] < nums[k]) {
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k = j; // 更新最小元素
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}
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if (nums[j] < nums[k])
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k = j; // 记录最小元素的索引
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}
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// 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
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swap(nums[i], nums[k]);
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@ -14,12 +14,11 @@ public class selection_sort {
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int n = nums.length;
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// 外循环:未排序区间为 [i, n-1]
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for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
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// 内循环:找到未排序区间 [i, n-1] 中的最小元素
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// 内循环:找到未排序区间内的最小元素
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int k = i;
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for (int j = i + 1; j < n; j++) {
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if (nums[j] < nums[k]) {
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k = j; // 更新最小元素
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}
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if (nums[j] < nums[k])
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k = j; // 记录最小元素的索引
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}
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// 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
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int temp = nums[i];
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@ -10,11 +10,11 @@ def selection_sort(nums: list[int]):
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n = len(nums)
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# 外循环:未排序区间为 [i, n-1]
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for i in range(n - 1):
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# 内循环:找到未排序区间 [i, n-1] 中的最小元素
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# 内循环:找到未排序区间内的最小元素
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k = i
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for j in range(i + 1, n):
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if nums[j] < nums[k]:
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k = j # 更新最小元素
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k = j # 记录最小元素的索引
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# 将该最小元素与未排序区间的首个元素交换
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nums[i], nums[k] = nums[k], nums[i]
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@ -2,7 +2,12 @@
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「搜索算法 Searching Algorithm」用于在数据结构(例如数组、链表、树或图)中搜索一个或一组满足特定条件的元素。
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在前面的章节中,我们已经学习了数组、链表、树和图的遍历方法,也了解过哈希表和二叉搜索树等具有查询功能的复杂数据结构。因此,搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节,我们将从更加系统的视角切入,重新审视搜索算法。
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根据实现思路,搜索算法总体可分为两种:
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- **通过遍历数据结构来定位目标元素**,例如数组、链表、树和图的遍历等。
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- **利用数据组织结构或数据包含的先验信息,实现高效元素查找**,例如二分查找、哈希查找和二叉搜索树查找等。
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不难发现,我们已经在前面的章节中学习过上述知识,因此搜索算法对于我们来说并不陌生。在本节中,我们将从更加系统的视角切入,重新审视搜索算法。
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## 暴力搜索
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@ -1,6 +1,8 @@
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# 选择排序
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「选择排序 Insertion Sort」的工作原理非常直接:开启一个循环,每轮从未排序区间选择最小的元素,将其放到已排序区间的末尾。完整步骤如下:
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「选择排序 Insertion Sort」的工作原理非常直接:开启一个循环,每轮从未排序区间选择最小的元素,将其放到已排序区间的末尾。
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选择排序的算法流程如下:
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1. 初始状态下,所有元素未排序,即未排序(索引)区间为 $[0, n-1]$ 。
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2. 选取区间 $[0, n-1]$ 中的最小元素,将其与索引 $0$ 处元素交换。完成后,数组前 1 个元素已排序。
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