排序算法

本文深入探讨了如何使用桶排序算法高效解决“top k 频繁元素”问题。文章首先概述了问题背景，随后详细阐述了通过哈希表统计元素频率，再结合桶排序将元素按频率分组的核心思路。特别强调了在构建频率桶时，遍历哈希表的键集（`keyset()`）而非原始数组（`nums`）的重要性，以确保桶中存储的元素是唯…

本文旨在提供一种高效的方法，通过对任意三位正整数的各位数字进行重新排列，从而获得能够组成的最大整数。文章将介绍两种实现方案：一种是基于Java Stream的排序方法，另一种是不使用排序的循环比较方法，并附带详细代码示例和解释，帮助读者理解和应用。 方法一：基于Java Stream的排序 此方法利…

本文探讨了在protobuf消息中对`repeated`字段进行排序的策略。由于protobuf本身不提供内置的排序功能，排序操作必须在数据被添加到protobuf构建器之前完成。文章将通过示例代码详细说明如何在应用程序层面实现这一目标，并强调了相关注意事项，以确保数据一致性和处理效率。 理解Pro…

本文探讨了在protobuf中对`repeated`字段进行排序的有效方法。由于protobuf的java和kotlin api不提供内置的排序功能，唯一的解决方案是在将元素添加到protobuf builder之前，先在标准集合中进行收集和排序。这确保了序列化后的消息中的列表字段始终保持期望的顺序…

Collections.sort()用于对List集合排序，支持自然排序和自定义Comparator排序，基于稳定算法实现。 在Java中，Collections.sort() 是对集合进行排序的常用方法，适用于实现了 List 接口的集合类型。它基于稳定的排序算法（归并排序或优化的快速排序），能够…

本文探讨了在java中判断两个整数数组是否为彼此置换的问题，重点分析了使用递归方法时面临的挑战，如状态管理、效率低下（o(n^2)复杂度）以及与递归基本原则的不匹配。通过对比经典的斐波那契数列递归实现，文章阐明了递归的适用场景。最终，提出并详细解释了基于排序的更优解，该方法以o(n log n)的时…

本文深入探讨了如何判断两个整数数组是否互为置换。通过分析递归算法的核心原则，我们揭示了直接使用递归解决此问题时面临的效率挑战，特别是涉及状态修改（如元素移除）时的性能开销。文章随后提出并详细解释了一种更高效、基于排序的解决方案，该方法具有显著的性能优势，并提供了具体的代码示例和最佳实践建议。 在编程…

晋江金榜排名受多维度加权算法影响，1. 字数超50万后每增10万字系数递增，长篇权重被稀释；2. 排名核心为千字收入，短篇高单价作品更具优势；3. 连载中及新发布作品获流量扶持，完结或老文易被挤出；4. 用户评选总分也参与排序，高分且高千字收入、字数适中的作品更易上榜。 如果您在晋江文学城App中查…

桶排序通过将数据分到多个桶内，对每个桶单独排序再合并，实现高效排序。其核心优势在于数据均匀分布时可达O(n+k)线性时间复杂度。与计数排序（统计频次）和基数排序（按位排序）不同，桶排序按值范围划分，适用于浮点数且更灵活，但性能依赖数据分布均匀性。实际应用中面临数据分布不均导致性能退化、内存开销大、桶…