如何理解快速算法呢？

一、如何理解快速算法呢？

快速排序的基本思想就是从一个数组中任意挑选一个元素（通常来说会选择最左边的元素）作为中轴元素，将剩下的元素以中轴元素作为比较的标准，将小于等于中轴元素的放到中轴元素的左边，将大于中轴元素的放到中轴元素的右边。

然后以当前中轴元素的位置为界，将左半部分子数组和右半部分子数组看成两个新的数组，重复上述操作，直到子数组的元素个数小于等于1（因为一个元素的数组必定是有序的）。

以下的代码中会常常使用交换数组中两个元素值的Swap方法，其代码如下

public static void Swap(int[] A, int i, int j){

int tmp;

tmp = A[i];

A[i] = A[j];

A[j] = tmp;

扩展资料：

快速排序算法 的基本思想是：将所要进行排序的数分为左右两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一 部分的数据小，然后将所分得的两部分数据进行同样的划分，重复执行以上的划分操作，直 到所有要进行排序的数据变为有序为止。

定义两个变量low和high，将low、high分别设置为要进行排序的序列的起始元素和最后一个元素的下标。第一次，low和high的取值分别为0和n-1，接下来的每次取值由划分得到的序列起始元素和最后一个元素的下标来决定。

定义一个变量key，接下来以key的取值为基准将数组A划分为左右两个部分，通 常，key值为要进行排序序列的第一个元素值。第一次的取值为A[0]，以后毎次取值由要划 分序列的起始元素决定。

从high所指向的数组元素开始向左扫描，扫描的同时将下标为high的数组元素依次与划分基准值key进行比较操作，直到high不大于low或找到第一个小于基准值key的数组元素，然后将该值赋值给low所指向的数组元素，同时将low右移一个位置。

如果low依然小于high，那么由low所指向的数组元素开始向右扫描，扫描的同时将下标为low的数组元素值依次与划分的基准值key进行比较操作，直到low不小于high或找到第一个大于基准值key的数组元素，然后将该值赋给high所指向的数组元素，同时将high左移一个位置。

重复步骤(3) (4)，直到low的植不小于high为止，这时成功划分后得到的左右两部分分别为A[low……pos-1]和A[pos+1……high]，其中，pos下标所对应的数组元素的值就是进行划分的基准值key，所以在划分结束时还要将下标为pos的数组元素赋值 为 key。

二、如何理解《算法图解》中的快速排序算法？

快速排序的基本思想就是从一个数组中任意挑选一个元素（通常来说会选择最左边的元素）作为中轴元素，将剩下的元素以中轴元素作为比较的标准，将小于等于中轴元素的放到中轴元素的左边，将大于中轴元素的放到中轴元素的右边。

然后以当前中轴元素的位置为界，将左半部分子数组和右半部分子数组看成两个新的数组，重复上述操作，直到子数组的元素个数小于等于1（因为一个元素的数组必定是有序的）。

以下的代码中会常常使用交换数组中两个元素值的Swap方法，其代码如下

public static void Swap(int[] A, int i, int j){

int tmp;

tmp = A[i];

A[i] = A[j];

A[j] = tmp;

扩展资料：

快速排序算法 的基本思想是：将所要进行排序的数分为左右两个部分，其中一部分的所有数据都比另外一 部分的数据小，然后将所分得的两部分数据进行同样的划分，重复执行以上的划分操作，直 到所有要进行排序的数据变为有序为止。

定义两个变量low和high，将low、high分别设置为要进行排序的序列的起始元素和最后一个元素的下标。第一次，low和high的取值分别为0和n-1，接下来的每次取值由划分得到的序列起始元素和最后一个元素的下标来决定。

定义一个变量key，接下来以key的取值为基准将数组A划分为左右两个部分，通 常，key值为要进行排序序列的第一个元素值。第一次的取值为A[0]，以后毎次取值由要划 分序列的起始元素决定。

从high所指向的数组元素开始向左扫描，扫描的同时将下标为high的数组元素依次与划分基准值key进行比较操作，直到high不大于low或找到第一个小于基准值key的数组元素，然后将该值赋值给low所指向的数组元素，同时将low右移一个位置。

如果low依然小于high，那么由low所指向的数组元素开始向右扫描，扫描的同时将下标为low的数组元素值依次与划分的基准值key进行比较操作，直到low不小于high或找到第一个大于基准值key的数组元素，然后将该值赋给high所指向的数组元素，同时将high左移一个位置。

重复步骤(3) (4)，直到low的植不小于high为止，这时成功划分后得到的左右两部分分别为A[low……pos-1]和A[pos+1……high]，其中，pos下标所对应的数组元素的值就是进行划分的基准值key，所以在划分结束时还要将下标为pos的数组元素赋值 为 key。

三、法向量快速算法公式？

在空间直角坐标系下求出法向量所垂直的平面内两条不平行的直线的方向向量设为(x1,y1,z1) (x2,y2,z2)显然平面的法向量(x,y,z)与两直线方向向量垂直即得xx1+yy1+zz1=0,xx2+yy2+zz2=0将任一未知量取一特殊值（如1）,则另外两个未知量可得即可求出法向量

四、87×87用快速算法公式？

1    87×87=87的平方=（90-3）的平方=90的平方-2×90×3+3的平方=8100-540+9=7560+9=7569。

2   第一步，把87×87化成87的平方，再把87化成90-3代入原式得（90-3）的平方。第二步，利用完全平方公式分开计算得90的平方-2×90×3+3的平方，化简得8100-540+9，最后计算结果7569。

五、匈牙利算法的优缺点？

匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法。

匈牙利算法是一种组合优化算法，它是解决多项式时间复杂度问题的较快方法。

1.从每一行中找到最小元素，然后从该行的所有元素中减去该值；

2.从每列中找到最小元素，然后从该列中所有元素中减去该值；

3.令m =覆盖表中所有零所需的最小行数；

4. while（m！=覆盖表中所有零所需的最小列数）

从发现的元素中找到最小的元素

从所有其他未发现的元素中减去该元素

将此元素添加到线条相交的元素中

寻找新的

5.使用零来分配可能的组合，即：只要存在零，就可以分配任务；

6.找到最低成本；

7.结束。

六、xts算法理解？

XTS属于可调密码。可调密码和通常的密码相比，输入多了一个可以公开的tweak value。在具体操作中，tweak value与明文tweak后（比如做异或）将所得结果送入加密模块，加密后得到的密文再次与tweak value做一次 tweak后才得到输出密文（也可能没有加密后的tweak）。为什么需要此tweak value呢？主要原因在于：（1） tweak可以增加密文的多变性，不改变密钥只改变此值就可以改变密文；（2） 改变密钥的代价比改变tweak value大的多；（3） tweak value是公开的，不担心泄露。

XTS能满足磁盘加密存储的要求。在XTS中，tweak value通常是data unit所在位置，所以就不需要额外的空间存储tweak value。data unit内部类似CTR模式，data unit之间则是相互独立的，因此便于随机访问。

七、背包算法通俗理解？

背包算法是一种优化问题的解决算法，常用于在有限的资源下，如何使得收益最大化的问题。譬如我们有一个背包，其容量为C；而有n个物品，每个物品的重量分别为w1, w2, ..., wn，其价值分别为v1, v2, ..., vn。假设每个物品只有一个，且每个物品只能选择0个或1个，我们要在不超过背包容量的情况下，如何选择某些物品，使得其总价值最大？背包算法的核心思想是，将问题转化为满足某种限制条件的最优解问题，然后通过循环迭代出最终方案。在背包问题中，我们需要尽可能多地选择可以装进背包的物品，并计算其总价值。因此，我们可以将问题转化为动态规划的形式。具体来说，我们可以定义一个状态数组dp[i][j]，其中dp[i][j]表示在容量为j的背包中前i个物品的最大价值。那么当前位置的最优解就可以通过前一位置推导而来，其转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i])其中dp[i-1][j]表示不选当前物品，dp[i-1][j-w[i]] + v[i]表示选择当前物品。我们需要比较这两种情况的价值大小，取最大值作为当前位置的最优解。最终的答案即为dp[n][C]，其中n为物品数目。总的来说，背包算法通过动态规划的思想，将最优化问题转化为满足限制条件的最优解问题，并通过迭代求解出最终方案，是一种常见的优化算法。

八、PID算法如何理解？

PID 是比例(P)、积分(I)、微分(D) 控制算法，是一种基于反馈控制原理的控制算法，用于控制和调节系统的输出。 它的基本原理是通过比较系统的实际输出与期望输出之间的误差，根据控制算法计算出相应的控制量，从而调节系统输出。 它可以有效地控制系统的输出，使其朝着指定的期望输出进行调节。

PID 控制算法的主要步骤如下：先计算系统的误差，然后根据控制算法计算出相应的控制量，最后将控制量应用到系统中，从而改变系统的输出，使其朝着期望输出进行调节。

PID算法在 时刻的输出为：

其中, 为比例增益； 为积分时间常数； 为微分时间常数； 为控制量(控制器输出)； 为被控量与给定值的偏差。

为了便于实现，需要将上式变成差分方程。假设 为采样周期， 为采样序号，我们作如下近似：

将近似表达式代入PID公式，得

其中，积分系数： 可以用 表示； 微分系数： 可以用 表示；

这样PID公式可以改写为：

PID 控制算法的三个参数（ ， 和 ）的变化可以改变系统的控制性能。

• 参数控制系统的响应速度，能迅速反映误差，从而减小误差，但比例控制不能消除稳态误差， 的加大会引起系统的不稳定；
• 参数控制系统的抗扰性，只要系统存在误差，积分控制作用就不断地积累，输出控制量以消除误差。因此只要有足够的时间，积分控制将能完全消除误差，但是积分作用太强会使系统超调加大，甚至使系统出现振荡；
• 参数控制系统的稳定性，可以减小超调量，克服振荡，使系统的稳定性提高，同时加快系统的动态响应速度，减小调整时间，从而改善系统的动态性能。

PID算法的调参方法请参考：《 流量调控PID算法调参指南 》。

PID算法可以用来做搜索、推荐、计算广告场景的流量调控，具体可参考：

九、tt公式算法？

细纱工艺计算公式

Tt （捻 /10cm ） = 前罗拉一转时的锭子转数÷前罗拉周长 =ns × 100 ÷（π× d 前× n 前） =48 × 40 × 91 × 91 × Z 2 ÷（ 53 × 29 × 72 × Z 1× Z 3× π× d 前× n 前）× 100 =163.331 × Z 2÷（ Z 1× Z 3）

十、uv算法公式？

UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。

一台电脑用户一天内多处访问，只被统计一次。

其他访问相关知识点：

IP(独立IP)：指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。

PV(访问量)：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。

注意点：

在同一个局域网中对互联网访问时对外通常是同一个IP，如果该局域网中有10台终端在同一个计算时段内访问同一个网站，对该网站的独立IP访问数贡献为1，而不是10。

而此时，是因为有10台电脑的访问，所以UV访问数则为10，不是1。

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