×

二分查找时间复杂度 算法

二分查找的算法复杂度?常用的数据挖掘算法有哪几类

admin admin 发表于2022-06-14 00:37:58 浏览123 评论0

抢沙发发表评论

二分查找的算法复杂度


二分查找的基本思想是将n个元素分成大致相等的两部分,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法中止;如果x《a[n/2],则只要在数组a的左半部分继续搜索x,如果x》a[n/2],则只要在数组a的右半部搜索x.
时间复杂度无非就是while循环的次数!
总共有n个元素,
渐渐跟下去就是n,n/2,n/4,....n/2^k(接下来操作元素的剩余个数),其中k就是循环的次数
由于你n/2^k取整后》=1
即令n/2^k=1
可得k=log2n,(是以2为底,n的对数)
所以时间复杂度可以表示O()=O(logn)
下面提供一段二分查找实现的伪代码:
BinarySearch(max,min,des)
mid-《(max+min)/2
while(min《=max)
mid=(min+max)/2
if mid=des then
return mid
elseif mid 》des then
max=mid-1
else
min=mid+1
return max
折半查找法也称为二分查找法,它充分利用了元素间的次序关系,采用分治策略,可在最坏的情况下用O(log n)完成搜索任务。它的基本思想是,将n个元素分成个数大致相同的两半,取a[n/2]与欲查找的x作比较,如果x=a[n/2]则找到x,算法终止。如 果x《a[n/2],则我们只要在数组a的左半部继续搜索x(这里假设数组元素呈升序排列)。如果x》a[n/2],则我们只要在数组a的右 半部继续搜索x。


常用的数据挖掘算法有哪几类


常用的数据挖掘算法分为以下几类:神经网络,遗传算法,回归算法,聚类分析算法,贝耶斯算法。

目前已经进入大数据的时代,所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好,学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值;同时,大数据分析并不是一蹴而就的事情,而是需要你日积月累的数据处理经验,不是会被轻易替代的。一家公司的各项工作,基本上都都用数据体现出来,一位高级的数据分析师职位通常是数据职能架构中领航者,拥有较高的分析和思辨能力,对于业务的理解到位,并且深度知晓公司的管理和商业行为,他可以负责一个子产品或模块级别的项目,带领团队来全面解决问题,把控手下数据分析师的工作质量。

想要了解更多有关数据挖掘算法的信息,可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程教你学企业需要的敏捷算法建模能力,可以学到前沿且实用的技术,挖掘数据的魅力;教你用可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型,只教实用干货,以专精技术能力提升业务效果与效率。点击预约免费试听课。

c语言中排序方法


1、冒泡排序(最常用)
冒泡排序是最简单的排序方法:原理是:从左到右,相邻元素进行比较。每次比较一轮,就会找到序列中最大的一个或最小的一个。这个数就会从序列的最右边冒出来。(注意每一轮都是从a开始比较的)

以从小到大排序为例,第一轮比较后,所有数中最大的那个数就会浮到最右边;第二轮比较后,所有数中第二大的那个数就会浮到倒数第二个位置……就这样一轮一轮地比较,最后实现从小到大排序。

2、鸡尾酒排序
鸡尾酒排序又称双向冒泡排序、鸡尾酒搅拌排序、搅拌排序、涟漪排序、来回排序或快乐小时排序, 是冒泡排序的一种变形。该算法与冒泡排序的不同处在于排序时是以双向在序列中进行排序。
原理:数组中的数字本是无规律的排放,先找到最小的数字,把他放到第一位,然后找到最大的数字放到最后一位。然后再找到第二小的数字放到第二位,再找到第二大的数字放到倒数第二位。以此类推,直到完成排序。

3、选择排序
思路是设有10个元素a-a,将a与a-a比较,若a比a-a都小,则不进行交换。若a-a中有一个以上比a小,则将其中最大的一个与a交换,此时a就存放了10个数中最小的一个。同理,第二轮拿a与a-a比较,a存放a-a中最小的数,以此类推。

4、插入排序
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上,一次插入一个元素*
一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。
具体算法描述如下:
⒈ 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序
⒉ 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描
⒊ 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置
⒋ 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
⒌ 将新元素插入到下一位置中
⒍ 重复步骤2~5
-二分查找时间复杂度