算法的应用-chinaunix

按平均时间将排序分为四类：(1)平方阶(O(n2))排序一般称为简单排序，例如直接插入、直接选择和冒泡排序；(2)线性对数阶(O(nlgn))排序如快速、堆和归并排序；(3)O(n1+￡)阶排序￡是介于0和1之间的常数，即0(4)线性阶(O(n))排序如桶、箱和基数排序。各种排序方法比较简单排序中直接插入最好，快速排序最快，当文件为正序时，直接插入和冒泡均最佳。影响排序效果的因素因为不同的排序方法...

distance代替offset)3、输出三元符号组(0,0,c)。其中c为下一个字符。然后将窗口向后滑动len+1个字符，继续步骤1。我们结合实例来说明。假设窗口的大小为10个字符，我们刚编码过的10个字符是：abcdbbccaa，即将编码的字符为：abaeaaabaee我们首先发现，可以和要编码字符匹配的最长串为ab(off=0,len=2),...

双钥密码体制的加密密钥和解密密钥不相同，它们的值不等，属性也不同，一个是可公开的公钥，另一个则是需要保密的私钥。双钥密码体制的特点是加密能力和解密能力是分开的，即加密与解密的密钥不同，或从一个难以推出另一个。它可以实现多个用户用公钥加密的消息只能由一个用户用私钥解读，或反过来，由一个用户用私钥加密的消息可被多个用户用公钥解读。其中前一种方式可用于在公共网络中实现保密通信；后一种方式可用于在认证系统...

每次用排序算法的时候都是用的冒泡法，这里整理下排序算法，用于以后应用。 参考链接： 1）http://blog.csdn.net/likefrank/article/details/2974949 2）http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7776068 3）http://blog.csdn.net/xiazdong/article/d

一、散列表的由来 1.散列表来源于数组，它借助散列函数对数组这种数据结构进行扩展，利用的是数组支持按照下标随机访问元素的特性。 2.需要存储在散列表中的数据我们称为键，将键转化为数组下标的方法称为散列函数，散列函数的计算结果称为散列值。 3.将数据存储在散列值对应的数组下标位置。 二、如何设计散列函数？ 总结3点设计散列函数的基本要求 1.散列函数计算得到的散列值是一个非负整数。 2.若key1=...

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1.历史背景（不感兴趣可以跳过） 　　遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 　　遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化概率搜索算法。 　　1. 1858年，7月1日C.R.达尔文与A.R.华莱士在伦敦林奈学...

首先理解云计算里，资源调度的含义： 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文，发现很多情况下这两者的意义是相同的，不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧，任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情： 用户有n个计算任务(Task)，{t1,t2,t3,...tm}，将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机，Virtual Machine)上，用这m个资源来计算这n个任务(注意，一般...

本文修改日志：2017.01.22：整理并发布第一版博文；2018.05.01：修改源代码170行（添加float），double RateVariation = float(rand()%100)/100; 一、前言    【旅行商问题】旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该...

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这段代码是CUDA并行编程中经典的‌‌的核心部分，用于高效累加数组元素。

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算法是对特定问题求解方法和步骤的一种描述，它是。

垃圾回收是一种自动内存管理机制，它能够识别程序中不再使用的内存空间（即"垃圾"），并将其回收以供后续使用。在Java中，开发者不需要显式地释放内存，JVM会自动完成这一工作。Java垃圾回收的核心任务是确定哪些对象是"活动的"（仍在使用中），哪些是"垃圾"（不再使用）。一般来说，如果一个对象不能通过任何引用链从程序的"根"（如全局变量、当前执行栈中的局部变量等）访问到，那么这个对象就被认为是垃圾，可以被回收。

本文系统总结了常见排序算法，包括插入排序（直接插入、折半插入、希尔）、交换排序（冒泡、快速）、选择排序（简单选择、堆）、归并排序和基数排序。详细分析了每种算法的思想、实现代码、时间/空间复杂度及特点（稳定性、适用场景等）。时间复杂度从O(n²)到O(nlogn)不等，空间复杂度多为O(1)。各类排序各有优劣：插入排序适合近有序数据，快速排序效率高但不稳定，堆排序适合大数据但实现复杂，基数排序无需比较但需额外空间。文章通过代码示例和复杂度对比，为数据结构学习提供了全面的排序算法参考资料。