查找算法：顺序查找和二分查找的区别，哪个更快？
文章介绍了两种基础查找算法：顺序查找和二分查找，用于解决从数据中定位特定元素的问题。 顺序查找（线性查找）原理是逐个比较元素，无需数据有序，时间复杂度O(n)（n为数据量），优点是简单，缺点是效率低，适合小数据量或无序数据。 二分查找（折半查找）要求数据有序，通过分半比较缩小范围，时间复杂度O(log n)，效率高（如n=1000时仅需约10次），但需处理边界条件，适合大数据量有序数据。 两者对比：顺序查找无需有序、实现简单但效率低；二分查找需有序且复杂度高但速度快。选择依据为数据规模和有序性：有序大数据用二分，无序小数据用顺序。
阅读全文使用Java实现归并排序算法
归并排序是基于分治思想的高效排序算法，核心为分解、解决、合并三步：先将数组递归分解为单元素子数组，再递归排序子数组，最后合并两个有序子数组为整体有序数组。 Java实现中，`mergeSort`方法通过递归分解数组为左右两半，分别排序后调用`merge`合并。`merge`方法使用三个指针遍历左右子数组，比较元素大小并填充结果数组，剩余元素直接复制。 算法复杂度：时间复杂度O(n log n)（每次合并O(n)，递归深度log n），空间复杂度O(n)（需额外数组存储合并结果），且为稳定排序（相等元素相对顺序不变）。 归并排序逻辑清晰，适合大数据量排序，是分治算法的经典案例，通过递归分解与合并有序子数组实现高效排序。
阅读全文排序算法的‘双维度’：时间复杂度与空间复杂度入门
排序算法的双维度复杂度（时间与空间）是选择算法的核心依据。时间复杂度上，小数据量（n≤1000）可用冒泡、选择、插入排序（O(n²)），大数据量（n>10000）则选快速、归并、堆排序（O(n log n)）。空间复杂度中，堆排序、冒泡等为O(1)（原地排序），快速排序O(log n)，归并排序O(n)。两者需权衡：如归并排序以O(n)空间换稳定的O(n log n)时间，快速排序用O(log n)空间平衡效率。初学者应先掌握简单算法，再深入高效算法，依数据规模和空间限制选择，实现“按需排序”。
阅读全文排序算法的‘速度密码’：时间复杂度与冒泡排序
这篇文章围绕排序算法的“速度密码”展开，核心是时间复杂度与冒泡排序。时间复杂度用大O表示法衡量，常见类型有O(n)（线性，随数据量线性增长）、O(n²)（平方，数据量大时效率极低）、O(log n)（对数，速度极快），其是判断算法快慢的关键。 冒泡排序作为基础算法，原理是通过相邻元素比较交换，将小元素“上浮”、大元素“下沉”。以数组[5,3,8,4,2]为例，重复遍历比较相邻元素，直至完成排序。其时间复杂度为O(n²)，空间复杂度O(1)（原地排序），优点是简单易懂、逻辑直观，缺点是效率低，数据量大时耗时极久。 总结：冒泡排序虽慢（O(n²)），但作为入门工具，能帮助理解排序思想与时间复杂度，为学习快速排序等高效算法（优化至O(n log n)）奠定基础。
阅读全文二分查找：比线性查找快多少？数据结构中的查找技巧
文章介绍了计算机中的查找算法，从线性查找和二分查找两方面展开。线性查找（顺序查找）是基础方法，通过从头到尾逐个检查数据，时间复杂度为O(n)，适用于数据量小或无序的场景，最坏情况需遍历全部数据。二分查找则需在有序数组中使用，核心是每次排除一半数据，时间复杂度O(log n)，数据量大时效率远超线性查找（如n=100万，二分仅需20次，线性需100万次）。两者适用场景不同：二分适用于有序、大数据量且频繁查找的场景；线性适用于无序、小数据量或动态变化的数据。总结：二分查找通过“对半排除”大幅提升效率，是大数据量有序数据的高效选择，而线性查找在小数据量或无序场景更灵活。
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