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【嵌入式开发者都了解的10大算法】 算法一:快速排序法快速排序是一种由东尼·霍尔发明的排序算法,平均情况下需Ο(n log n)次比较完成。最坏情况下,快速排序需Ο(n2)次比较,但这种情况不常见。算法效率高,内部循环可在多种架构上高效实现。快速排序采用分治法策略将一个序列分为两个子序列。算法步骤:从序列...

嵌入式开发者都了解的10大算法

算法一:快速排序法

快速排序是一种由东尼·霍尔发明的排序算法,平均情况下需Ο(n log n)次比较完成。最坏情况下,快速排序需Ο(n2)次比较,但这种情况不常见。算法效率高,内部循环可在多种架构上高效实现。快速排序采用分治法策略将一个序列分为两个子序列。

算法步骤:从序列中选择一个元素作为基准,重新排序序列,将所有比基准小的元素放在基准前面,所有比基准大的元素放在基准后面。递归地对两个子序列排序,直到序列排序完成。

算法二:堆排序算法

堆排序是利用堆数据结构实现的排序算法,平均时间复杂度为Ο(nlogn)。堆是一个近似完全二叉树的结构,每个结点的键值或索引小于(或大于)其子节点。

算法步骤:创建一个堆,将堆首的最大值与堆尾元素交换,将堆的尺寸减小1并调整堆顶元素,重复步骤直到堆尺寸为1。

算法三:归并排序

归并排序采用分治法策略,通过递归地将序列分割为更小的部分,然后合并排序后的子序列以得到最终排序序列。

算法步骤:申请空间存放合并后的序列,设定两个指针分别指向两个已排序序列的起始位置,比较指针所指元素,将较小元素放入合并序列并移动指针,重复直至序列遍历完成,将剩余元素复制到合并序列。

算法四:二分查找算法

二分查找算法在有序数组中高效查找特定元素。通过比较中间元素与目标元素,缩小搜索范围,时间复杂度为Ο(logn)。

算法五:BFPRT(线性查找)

BFPRT算法通过分组、选取中位数、递归查找最终中位数来解决查找第k大元素问题,时间复杂度为Ο(n)。

算法步骤:将元素每5个一组,找出每组中位数,递归查找所有中位数的中位数,调整数组以分割,并在合适位置查找第k大元素。

算法六:深度优先搜索(DFS)

深度优先搜索算法遍历图的深度,从源节点出发,尽可能深地搜索树的分支,回溯至先前访问的节点,直到所有节点被访问。

算法步骤:访问顶点,递归地访问其未访问的邻接顶点,直至所有连通的顶点都被访问。

算法七:广度优先搜索(BFS)

广度优先搜索算法从根节点出发,遍历树的宽度,直到所有节点被访问。

算法步骤:首先将根节点放入队列,从队列中取出节点,检查是否为目标,若不是,将其邻接节点加入队列,队列为空时结束搜索。

算法八:迪科斯彻算法(Dijkstra)

迪科斯彻算法解决有向图的单源最短路径问题,构建最短路径树。

算法步骤:初始化,选择距离最小未访问节点加入路径,更新相邻节点距离,重复直至所有节点加入路径。

算法九:动态规划算法

动态规划解决复杂问题,通过分解子问题求解,避免重复计算,利用记忆化存储子问题解。

算法步骤:识别最优子结构,解决子问题,存储结果,合并子问题解以得到原问题解。

算法十:朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理,假设特征之间独立,通过概率模型进行分类,适用于监督学习。
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