使用Java實現選擇排序算法
選擇排序是一種簡單直觀的排序算法，核心思想是每次從無序部分選取最小（或最大）元素，放入已排序部分末尾，重複此過程直至全部有序。其基本思路爲：外層循環確定已排序部分的末尾位置，內層循環在未排序部分中尋找最小值，交換該最小值與外層循環當前位置的元素，直至完成排序。 Java實現中，`selectionSort`方法通過兩層循環實現：外層循環遍歷數組（`i`從0到`n-2`），內層循環（`j`從`i+1`到`n-1`）尋找未排序部分的最小值索引`minIndex`，最後交換`i`位置元素與`minIndex`位置元素。以數組`{64,25,12,22,11}`爲例，每輪交換後逐步構建有序數組，最終結果爲`[11,12,22,25,64]`。 時間複雜度爲O(n²)，適用於小規模數據。該算法邏輯簡單、代碼易實現，是理解排序基礎思想的典型示例。
閱讀全文撲克牌排序啓示：插入排序的生活類比與實現
這篇文章介紹了插入排序算法。核心思想是逐步構建有序序列：默認首個元素已排序，從第二個元素起，將每個元素（待插入元素）插入到前面已排序序列的正確位置（需移動較大元素騰出空間）。以數組`[5,3,8,4,2]`爲例，演示了從後往前比較、移動元素的過程，關鍵步驟爲：遍歷數組，暫存待插入元素，移動已排序元素，插入位置。 算法特點：優點是簡單直觀、原地排序（空間複雜度O(1)）、穩定且適合小規模或近乎有序數據；缺點是最壞時間複雜度O(n²)，移動操作較多。總結而言，插入排序是理解排序算法的基礎，通過生活類比（如整理撲克牌）幫助理解，適用於簡單場景或小規模數據排序。
閱讀全文排序算法的‘速度密碼’：時間複雜度與冒泡排序
這篇文章圍繞排序算法的“速度密碼”展開，核心是時間複雜度與冒泡排序。時間複雜度用大O表示法衡量，常見類型有O(n)（線性，隨數據量線性增長）、O(n²)（平方，數據量大時效率極低）、O(log n)（對數，速度極快），其是判斷算法快慢的關鍵。 冒泡排序作爲基礎算法，原理是通過相鄰元素比較交換，將小元素“上浮”、大元素“下沉”。以數組[5,3,8,4,2]爲例，重複遍歷比較相鄰元素，直至完成排序。其時間複雜度爲O(n²)，空間複雜度O(1)（原地排序），優點是簡單易懂、邏輯直觀，缺點是效率低，數據量大時耗時極久。 總結：冒泡排序雖慢（O(n²)），但作爲入門工具，能幫助理解排序思想與時間複雜度，爲學習快速排序等高效算法（優化至O(n log n)）奠定基礎。
閱讀全文二分查找：比線性查找快多少？數據結構中的查找技巧
文章介紹了計算機中的查找算法，從線性查找和二分查找兩方面展開。線性查找（順序查找）是基礎方法，通過從頭到尾逐個檢查數據，時間複雜度爲O(n)，適用於數據量小或無序的場景，最壞情況需遍歷全部數據。二分查找則需在有序數組中使用，核心是每次排除一半數據，時間複雜度O(log n)，數據量大時效率遠超線性查找（如n=100萬，二分僅需20次，線性需100萬次）。兩者適用場景不同：二分適用於有序、大數據量且頻繁查找的場景；線性適用於無序、小數據量或動態變化的數據。總結：二分查找通過“對半排除”大幅提升效率，是大數據量有序數據的高效選擇，而線性查找在小數據量或無序場景更靈活。
閱讀全文哈希表怎麼存數據？哈希函數讓查找變簡單
文章用找書類比引出問題：順序查找數據（如數組）效率低，哈希表是高效存儲工具。哈希表核心是哈希函數，將數據映射到“桶”（數組位置），實現快速存取。哈希函數把數據轉爲哈希值（桶編號），如學號取後兩位得哈希值。存儲時，先算哈希值定位桶，若多數據哈希值相同（衝突），用鏈表法（桶內掛鏈表）或開放尋址法（找下一個空桶）解決。查找時，直接算哈希值定位桶，再在桶內查找，無需遍歷全部數據，速度極快。哈希表應用廣泛（如通訊錄、緩存），核心是用哈希函數將查找從“翻遍”轉爲“直達”。
閱讀全文