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[PHP] 排序和查找算法 - 陶士涵

php中文网

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发布时间:2016-05-20 11:39:17

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1925人浏览过

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来源于php中文网

原创

知乎:冒泡排序(bubble sort)的原理是什么?

 

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潘屹峰:

冒泡排序的原理可以顾名思义:把每个数据看成一个气泡,按初始顺序自底向上依次对两两气泡进行比较,对上重下轻的气泡交换顺序(这里用气泡轻、重表示数据大、小),保证轻的气泡总能浮在重的气泡上面,直到最轻的气泡浮到最上面;保持最后浮出的气泡不变,对余下气泡循环上述步骤,直到所有气泡从轻到重排列完毕。

 

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Nerd Leo

在实际项目中应该使用PHP自带的库函数。冒泡和快排要在大数据量下才有明显的性能差异 。在几个常用的小数据排序算法中,冒泡是实际效率最差的,选择排序或插入排序

 

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$nums=array(7,2,1,3,4,5,6);
$length=count($nums);
for($i=0;$i<$length;$i++){
    for($j=($length-1);$j>$i;$j--){
        if($nums[$j]<$nums[$j-1]){
            $temp=$nums[$j];
            $nums[$j]=$nums[$j-1];
            $nums[$j-1]=$temp;
        }
    }
}

 

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知乎:想请教一下学算法的大神,快速排序和二叉树排序哪个快一点?

本人对排序算法了解不多,但是大概知道快速排序和二叉树排序的原理。两者在排序速度上差别大吗?恳请大神给我这个小白科普一下。

 

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Yan Gu

首先,默认题主说串行的情形,我猜题主并不一定知道任何一个并行排序算法。

知了zKnown
知了zKnown

知了zKnown:致力于信息降噪 / 阅读提效的个人知识助手。

下载

 

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其次,搜索树排序是一个general的概念,默认姑且为“随机二叉搜索树”。用它排序的computational DAG完全等价于快速排序(具体分析自己去看1987年那篇论文),但是虽然计算是完全一样的,计算的顺序却大不相同,因而快排的cache locality要好的多得多(不懂请自行维基),所以会快得多。

 

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当然二叉树排序并不是没有优点。他的最大优势就在于并不是swap-based sorting。导致的缺点虽然是memory access pattern的导致有很多random access,但是优点是并不用频繁的写内存,于是在一些特殊setting下是有优势的。(如果蛋疼想知道具体内容,请去我主页把那些关于sortingpaper看了就懂了。)

 

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白如冰:

快排和二叉搜索树本质上是一样一样的。

快排的partion不就是分左右子树么。

快速排序:

 

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function quick_sort($array){
    if (count($array) <= 1) return $array;
    $key=$array[0];
    $left_arr=array();
    $right_arr=array();
    for($i=1;$i<count($array);$i++){
        if($array[$i]<=$key){
            $left_arr[]=$array[$i];
        }else{
            $right_arr[]=$array[$i];
        }
        
    }
    $left_arr=quick_sort($left_arr);
    $right_arr=quick_sort($right_arr);
    return array_merge($left_arr,array($key),$right_arr);
    
}

 

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二分查找:

function bin_sch($array, $low, $high, $k){
    if ($low <= $high){
        $mid = intval(($low+$high)/2);
        if ($array[$mid] == $k){
            return $mid;
        }elseif ($k < $array[$mid]){
            return bin_sch($array, $low, $mid-1, $k);
        }else{
            return bin_sch($array, $mid+1, $high, $k);
        }
    }
    return -1;
}

 

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