时常总结还是很好的

一、 来由一个网站已经做好了，但是发现访问速度太慢了，虽然以前做项目也有这个感觉…网站已成，修改后台代码之类的感觉太麻烦了，没有前端优化来的爽快。二、网页性能测试工具Page Speed:下载地址ht...

viso@xiangxw

文中：你说 变异率大于0.5%，会退化到随机搜索，但是总结的时候，却说 变异率在 0.5%~1%之间最合适？ 矛盾？

有没有兴趣把博客发到http://www.jokingcode.com/

嗯嗯

充实就好，怕得是无事可做

那得看Partititon所返回的值了，如果每次返回的值都是n/2，也就是达到了平均分两部分的程序，那时快速排序算法的性能是最好的，分治的成都可以画递归树来分析。快速排序的性能只与partition的返回值有关
另 寻找第i小元素算法就不一定了，因为如果i是是数组的两头的话，那么平均 分配就不是最好性能。所以该算法的性能与 partition的返回值以及寻找第i小元素的i两者都有关系。

@刘敏文
如果递归传递的参数没有A，那么主函数也不能有参数A。这就失去了适用性。
查找第i小值的执行时间为O(n)。执行时间的证明比较麻烦，要涉及到 初始数组的数据分布，要概率计算。而且分治思想是一分为二，执行时间为O(nlogn)，而上述算法是一分为二选其一，所以性能最后能够确保为O(n)。
并不是要快速排序一遍，而是进行分区操作，是Partition函数实现，这个函数的性能为O(n)。

@吕飞
快速排序的核心就是分区函数，然后分治，就是确定数组中的一个数（基准值）的最终位置，比如A = { 4,5,7,1}，基准是A[0]，经过分区函数之后会返回4的最终位置即1。从而A[0]小于等于4，A[2..3]大于4。
用到的是快速排序的分区操作，我的快速排序博文应该讲的挺清楚的。

我也来学习学习

前言本文内容主要是 寻找最大最小值，寻找第i小值，以及随机函数的改写。在一个大小为n的集合里面，第i个顺序统计量是指该集合中第i小的元素。寻找最大最小值普遍算法是遍历数组，设置max和min存储最大最...

@刘敏文
现在看文章看懂了？

@风过浪静
哦，我才知道 强制对齐的用途！

@风过浪静
恩，可以做个总结图，我是想验证那两个条件的。

前言 假设处理器每次向存储器读取1个字节，那么要读取一个int型的值则需读取4次，然后拼接，这就增加了寻址的次数，降低了存储器系统的性能。如果读取int型数据的时候，处理器可以一次性的向存储器读取4个...

加油！
那么假设a = 1, b = 2, c = 3
语句 a = b-2; b = c-3;
最后的结果： a = 0, b = 0 或者 a = -1 , b = 0等结果，
如果用的是多线程的话。有没有兴趣把上面多线程的问题的解决方案写篇博文

前言 插入，快速，合并，堆排序等基于比较的排序算法的最坏情况下界为Ω(nlogn)，最坏情况下都要进行Ω(nlogn)次比较。假设有一n个元素组成的数组（假设每个元素都不相等），那么一共有n!排列组合...

@刘敏文
本来就是学生，以后也是，一直都是....

@刘敏文
演绎和归纳是思维推理的两个方式

@刘敏文
是输入数组的选择， 是随机化快速排序

前言 记得在学习数据结构的时候一味的想用代码实现算法，重视的是写出来的代码有一个正确的输入，然后有一个正确的输出，那么就很满足了。从网上看了许多的代码，看了之后貌似懂了，自己写完之后也正确了，但是不久...

你看了 是指看过书 还是看过博客?

前言 在学习计算机算法时，知道插入排序的时间复杂度是O(n2)，那O记号到底是什么意思呢？本文主要介绍几个算法分析时用到的记号。 大O记号 定义：O(g(n)) = { f(n) : 存在正常数c和...

用例图中由四个部分组成：角色，关系，用例以及系统。拿网站系统为例：角色：游客，注册用户，管理员等；关系：包含（include），扩展（extend），泛化（generalization）；用例：角色能...

1.算法的重要性 算法真的很重要!因为不同的算法会给你编写的软件带来不同的性能，如果不好的算法，可能会导致你的软件崩溃或者让用户无法使用。比如你的算法中只有分配内存的算法而没有回收内存的算法，那么程...

犀利哥又犀利了，这是项目还是自己捣鼓的

懂了，感觉没有写的必要。
不懂，就不会写。
结果：没写了

还是学好马克思哲学吧，呵呵

哈哈，犀利哈，“道可道，非常道” 是什么意思啊？