9种经典排序算法的可视化
十大经典排序算法总结
⼗⼤经典排序算法总结最近⼏天在研究算法，将⼏种排序算法整理了⼀下，便于对这些排序算法进⾏⽐较，若有错误的地⽅，还请⼤家指正0、排序算法说明0.1 排序术语稳定：如果a=b,且a原本排在b前⾯，排序之后a仍排在b的前⾯不稳定：如果a=b,且a原本排在b前⾯，排序之后排在b的后⾯时间复杂度：⼀个算法执⾏所耗费的时间空间复杂度：⼀个算法执⾏完所需内存的⼤⼩内排序：所有排序操作都在内存中完成外排序：由于数据太⼤，因此把数据放在磁盘中，⽽排序通过磁盘和内存的数据传输才能进⾏0.2算法时间复杂度、空间复杂度⽐较0.3名词解释n:数据规模k:桶的个数In-place:占⽤常数内存，不占⽤额外内存Out-place:占⽤额外内存0.4算法分类1.冒泡排序冒泡排序是⼀种简单的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端1.1算法描述⽐较相邻的元素，如果前⼀个⽐后⼀个打，就交换对每⼀对相邻元素做同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾最后⼀对，这样在最后的元素应该会是最⼤的数针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个重复步骤1-3，知道排序完成1.2动图演⽰1.3代码实现public static int[] bubbleSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++)for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++)if (array[j + 1] < array[j]) {int temp = array[j + 1];array[j + 1] = array[j];array[j] = temp;}return array;}1.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n) 最差情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)2.选择排序表现简单直观的最稳定的排序算法之⼀，因为⽆论什么数据都是O(n2)的时间复杂度，⾸先在未排序序列中找到最⼩（⼤）元素，与数组中第⼀个元素交换位置，作为排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最⼩（⼤）的元素，与数组中的下⼀个元素交换位置，也就是放在已排序序列的末尾2.1算法描述1.初始状态：⽆序区为R[1..n],有序区为空2.第i躺排序开始时，当前有序区和⽆序区R[1..i-1]、R[i..n]3.n-1趟结束，数组有序化2.2动图演⽰2.3代码实现public static int[] selectionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;for (int i = 0; i < array.length; i++) {int minIndex = i;for (int j = i; j < array.length; j++) {if (array[j] < array[minIndex]) //找到最⼩的数minIndex = j; //将最⼩数的索引保存}int temp = array[minIndex];array[minIndex] = array[i];array[i] = temp;}return array;}2.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n2) 最差情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)3、插⼊排序是⼀种简单直观的排序算法，通过构建有序序列，对于未排序序列，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插⼊，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素腾出插⼊空间3.1算法描述1.从第⼀个元素开始，该元素可以认为已经被排序2.取出下⼀个元素（h），在已排序的元素序列中从后往前扫描3.如果当前元素⼤于h，将当前元素移到下⼀位置4.重复步骤3，直到找到已排序的元素⼩于等于h的位置5.将h插⼊到该位置6.重复步骤2-53.2动图演⽰3.3代码实现public static int[] insertionSort(int[] array) {if (array.length == 0)return array;int current;for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {current = array[i + 1];int preIndex = i;while (preIndex >= 0 && current < array[preIndex]) {array[preIndex + 1] = array[preIndex];preIndex--;}array[preIndex + 1] = current;}return array;}3.4算法分析最佳情况：T(n) = O(n) 最坏情况：T(n) = O(n2) 平均情况：T(n) = O(n2)4、希尔排序是简单插⼊排序经过改进之后的⼀个更⾼效的版本，也称为缩⼩增量排序，同时该算法是冲破O(n2）的第⼀批算法之⼀。
算法可视化演示软件开发毕业设计
算法可视化演示软件开发毕业设计目录前言 (1)第一章绪论 (2)第一节课题背景 (2)第二节课题的目的与意义 (2)第三节论文结构 (3)第二章相关知识概述 (4)第一节 Java知识相关概述 (4)一、Java的发展史 (4)二、Java的主要特性 (4)三、JDK 平台相关信息 (5)第二节 Java图形界面技术概述 (5)一、 Java Swing相关概述 (5)二、容器和布局 (7)三、事件处理 (8)第三节相关算法的介绍 (9)一、冒泡排序 (9)二、插入排序 (10)三、选择排序 (12)四、二叉查找树 (12)第四节本章小结 (15)第三章需求分析 (17)第一节系统功能需求 (17)一、系统设计目标 (17)二、系统功能需求 (17)第二节系统运行环境 (18)第三节本章小结 (18)第四章系统设计 (19)第一节系统总体描述 (19)第二节模块设计 (20)一、算法模块设计 (20)二、界面模块设计 (22)第三节系统流程图 (25)第四节本章小结 (26)第五章系统实现 (27)第一节可视化主界面的实现 (27)第二节排序算法界面所实现的功能 (28)第三节二叉查找树可视化功能的实现 (31)第四节本章小结 (33)第六章系统测试 (34)第一节问题解决及测试结果 (34)一、遇到的问题 (34)二、解决的方法 (34)三、测试结果 (34)第二节本章小结 (41)结论 (42)致谢 (43)参考文献 (44)附录 (45)一、英文原文 (45)二、英文翻译 (52)前言可视化（ Visualizations）计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
此次设计算法可视化（ Algorithm Visualizations）就是利用可视化技术将算法可视化[1]。
排序是计算机程序设计中的一种重要操作，其功能是一个数据元素（或者记录）的任意序列，从新排列成一个按关键字有序的序列。
网页排序算法课件
常见的网页排序算法简介
PageRank算法
PageRank是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林在斯坦福 大学开发的经典排序算法，通过网页之间的链接关系计算 每个网页的重要程度。
TF-IDF算法 TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在一份文件中的 重要性。在网页排序中，可以用于提取关键词并评估其权 重。
BM25算法
BM25是继TF-IDF之后出现的一种新的文本权重计算方法， 考虑了词频和逆文档频率等因素，能够更准确地反映词语 在文档中的重要程度。
02
经典网页排序算法
概览
网页排序算法是用于对互联网 上的网页进行排序和检索的关 键技术。
算法的目标是按照相关性和重 要性对网页进行排序，以便用 户能够快速找到所需信息。
排序算法的评估指标
讨论了准确率、召回率、F1分数等常见的排序算法评估指标，以及它们在实践中的应用。
对未来研究的建议
改进现有算法
针对现有算法的不足，提出改进方案，以提高搜 索结果的准确性和相关性。
跨领域融合
将网页排序算法与其他领域的技术进行融合，以 实现更高效的搜索和推荐系统。
ABCD
探索新的排序算法
网页排序算法课件
contents
目录
• 引言 • 经典网页排序算法 • 现代网页排序算法 • 网页排序算法的应用与挑战 • 实践与实验 • 总结与展望
01
引言
什么是网页排序算法
01
网页排序算法是一种根据特定规 则对网页进行排序的方法，通常 用于搜索引擎、推荐系统等场景。
02
排序算法的目标是按照相关度、 点击率、质量等指标，将最有价 值的网页排在前面，提高用户获 取信息的效率。
RankNet 算法
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用
数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用数据挖掘是指从大量的数据中发现关联规则、分类模型、聚类模型等有用的信息的过程。
以下是数据挖掘领域的十大经典算法原理及应用：1. 决策树算法（Decision Tree）决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过构建树来将输入数据集划分为不同的类别。
决策树算法在金融风险评估、医疗诊断等领域有广泛应用。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）支持向量机是一种二分类模型，其目标是在高维空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分离开来。
SVM在图像识别、文本分类等领域有广泛应用。
3. 神经网络算法（Neural Network）神经网络模拟人脑的工作原理，通过连接众多的神经元来完成学习和预测任务。
神经网络在图像处理、自然语言处理等领域有广泛应用。
4. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它假设所有特征之间相互独立，并通过计算后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯在垃圾邮件过滤、文本分类等领域有广泛应用。
5. K均值聚类算法（K-means Clustering）K均值聚类是一种无监督学习算法，它通过将样本分成K个簇来实现数据的聚类。
K均值聚类在市场细分、客户群体分析等领域有广泛应用。
6. Apriori算法Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它可以找出数据集中项之间的关联关系。
Apriori算法在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。
7. PageRank算法PageRank算法是一种用于网页排序的算法，它通过计算网页之间的链接关系来确定网页的重要性。
PageRank算法在引擎领域有广泛应用。
8. 随机森林算法（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并通过投票方式来进行分类或回归。
随机森林在金融风险评估、信用评分等领域有广泛应用。
9. AdaBoost算法AdaBoost是一种迭代的强学习算法，它通过调整样本权重来训练多个弱分类器，并通过加权投票方式来进行分类。
排序算法十大经典方法
排序算法十大经典方法
排序算法是计算机科学中的经典问题之一，它们用于将一组元素按照一定规则排序。
以下是十大经典排序算法：
1. 冒泡排序：比较相邻元素并交换，每一轮将最大的元素移动到最后。
2. 选择排序：每一轮选出未排序部分中最小的元素，并将其放在已排序部分的末尾。
3. 插入排序：将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的合适位置。
4. 希尔排序：改进的插入排序，将数据分组排序，最终合并排序。
5. 归并排序：将序列拆分成子序列，分别排序后合并，递归完成。
6. 快速排序：选定一个基准值，将小于基准值的元素放在左边，大于基准值的元素放在右边，递归排序。
7. 堆排序：将序列构建成一个堆，然后一次将堆顶元素取出并调整堆。
8. 计数排序：统计每个元素出现的次数，再按照元素大小输出。
9. 桶排序：将数据分到一个或多个桶中，对每个桶进行排序，最后输出。
10. 基数排序：按照元素的位数从低到高进行排序，每次排序只考虑一位。
以上是十大经典排序算法，每个算法都有其优缺点和适用场景，选择合适的算法可以提高排序效率。
《算法》第4版(Sedgewick)
《算法:第4版》(Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承)∙定价：￥99.00∙会员价：￥72.27(73折)∙校园优惠价：￥72.27(73折)∙原书名：Algorithms, Fourth Edition∙作者：(美)塞奇威克(Sedgewick,R.)(美)韦恩(Wayne,K.)∙译者：谢路云∙丛书名：图灵程序设计丛书∙出版社：人民邮电出版社∙ISBN：9787115293800∙上架时间：2012-9-29∙出版日期：2012 年10月∙开本：16开∙页码：636∙版次：1-1前言本书力图研究当今最重要的计算机算法并将一些最基础的技能传授给广大求知者。
它适合用做计算机科学进阶教材，面向已经熟悉了计算机系统并掌握了基本编程技能的学生。
本书也可用于自学，或是作为开发人员的参考手册，因为书中实现了许多实用算法并详尽分析了它们的性能特点和用途。
这本书取材广泛，很适合作为该领域的入门教材。
算法和数据结构的学习是所有计算机科学教学计划的基础，但它并不只是对程序员和计算机系的学生有用。
任何计算机使用者都希望计算机能运行得更快一些或是能解决更大规模的问题。
本书中的算法代表了近50年来的大量优秀研究成果，是人们工作中必备的知识。
从物理中的N体模拟问题到分子生物学中的基因序列问题，我们描述的基本方法对科学研究而言已经必不可少；从建筑建模系统到模拟飞行器，这些算法已经成为工程领域极其重要的工具；从数据库系统到互联网搜索引擎，算法已成为现代软件系统中不可或缺的一部分。
这仅是几个例子而已，随着计算机应用领域的不断扩张，这些基础方法的影响也会不断扩大。
在开始学习这些基础算法之前，我们先要熟悉全书中都将会用到的栈、队列等低级抽象的数据类型。
然后依次研究排序、搜索、图和字符串方面的基础算法。
最后一章将会从宏观角度总结全书的内容。
独特之处本书致力于研究有实用价值的算法。
书中讲解了多种算法和数据结构，并提供了大量相关的信息，读者应该能有信心在各种计算环境下实现、调试并应用它们。
十大经典排序算法（动图演示）
⼗⼤经典排序算法（动图演⽰）0、算法概述0.1 算法分类⼗种常见排序算法可以分为两⼤类：⽐较类排序：通过⽐较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为⾮线性时间⽐较类排序。
⾮⽐较类排序：不通过⽐较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于⽐较排序的时间下界，以线性时间运⾏，因此也称为线性时间⾮⽐较类排序。
0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定：如果a原本在b前⾯，⽽a=b，排序之后a仍然在b的前⾯。
不稳定：如果a原本在b的前⾯，⽽a=b，排序之后 a 可能会出现在 b 的后⾯。
时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。
反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。
空间复杂度：是指算法在计算机内执⾏时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。
1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是⼀种简单的排序算法。
它重复地⾛访过要排序的数列，⼀次⽐较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。
⾛访数列的⼯作是重复地进⾏直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
1.1 算法描述⽐较相邻的元素。
如果第⼀个⽐第⼆个⼤，就交换它们两个；对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对，这样在最后的元素应该会是最⼤的数；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个；重复步骤1~3，直到排序完成。
1.2 动图演⽰1.3 代码实现function bubbleSort(arr) {var len = arr.length;for (var i = 0; i < len - 1; i++) {for (var j = 0; j < len - 1 - i; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) { // 相邻元素两两对⽐var temp = arr[j+1]; // 元素交换arr[j+1] = arr[j];arr[j] = temp;}}}return arr;}2、选择排序（Selection Sort）选择排序(Selection-sort)是⼀种简单直观的排序算法。
冒泡排序可视化的设计与实现
冒泡排序可视化的设计与实现杨晓波;庞双双;张龙辉;张林【摘要】数据结构排序算法具有一定的抽象性，在学习过程中让学生难以理解，因此我们实现排序算法的可视化来帮助学生理解，以提高对数据结构课程内容的掌握。
系统以冒泡排序为例，其中采用JDBC技术、java与Sql数据库联合，java 程序读取数据库中的数据，实现了界面动态化，这不仅有利于软件的维护，还能提高软件的可塑性。
%Data structure algorithm with a certain quality, in the process of learning to enable students to understand, so we realize the visualization algorithm to help the students to understand, in order to improve the data structure of the curriculum content mastery. System using bubble sort as an example, the technology of Java, JDBC and Sql databases, Java program to read the data in the database, realized the interface dynamic, this not only conducive to the maintenance of software, but also improve the plasticity of the software.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】4页(P10-13)【关键词】JDBC;冒泡排序;可视化;java;sql【作者】杨晓波;庞双双;张龙辉;张林【作者单位】西藏民族学院信息工程学院，陕西咸阳712082;西藏民族学院信息工程学院，陕西咸阳712082;西藏民族学院信息工程学院，陕西咸阳712082;西藏民族学院信息工程学院，陕西咸阳712082【正文语种】中文【中图分类】TP301.6-40 引言可视化(Visual)程序设计是一种全新的程序设计方法，它主要是让程序设计人员利用软件本身所提供的各种控件，像搭积木式地构造应用程序的各种界面。
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9种经典排序算法的可视化
最近在某网站上看到一个视频，是关于排序算法的可视化的，看着挺有意思的，也特别喜感。
不知道作者是怎么做的，但是突然很想自己实现一遍，而且用python实现特别快，花了一天的时间，完成了这个项目。
主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。
附上源码链接：
https://github/ZQPei/Sorting_Visualization
（觉得不错，记得帮忙点个star哦）
下面具体讲解以下实现的思路，大概需要解决的问题如下：
如何表示数组
如何得到随机采样数组，数组有无重复数据
如何实现排序算法
如何把数组可视化出来
一、如何表示数组
Python提供了list类型，很方便可以表示C++++中的数组。
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。
这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。
对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间，再次就不详细论述。
二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据
假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。
示例代码：
import randomdata = list(range(100))data = random.choices(data, k=100)print(data)[52, 33, 45, 33, 48, 25, 68, 28, 78, 23, 78, 35, 24, 44, 69, 88, 66, 29, 82, 77, 84, 12, 19, 10, 27, 24, 57, 42, 71, 75, 25, 1, 77, 94, 44, 81, 86, 62, 25, 69, 97, 86, 56, 47, 31, 51, 40, 21, 41, 21, 17, 56, 88, 41, 92,。