這門 20 幾小時的視訊課程塞滿了需要上幾個月的電腦科學課程和面試準備教材。
這些內容直接基於講師上學期的私人程式設計訓練。
課程包含了可以幫助學生到 Google、特斯拉、亞馬遜和臉書這樣的大公司進行了一模一樣的面試的電腦科學內容。
對於參加線上課程的學生來說,沒有什麼是被刪減的; 這才是真正的交易: 我們從基礎開始,然後最終涵蓋”進階主題”,類似的課程迴避了 Heaps、 Graphs 和 Dijkstra 的最短路徑演算法。
課程會開始教你如何使用 Big O 符號來分析程式碼的時間和空間的複雜性。
涵蓋了遞迴的來龍去脈。 我們學習了一種解決任何困難編碼問題的五個步驟。
我們涵蓋了常見的程式設計模式。
我們實現了流行的搜尋演算法。
我們編寫了6 種不同的排序演算法: Bubble,Selection,Insertion,Quick,Merge,Radix Sort。
然後,我們改變方法,從頭開始實現我們自己的資料結構,包括連結串列(linked lists)、樹(trees)、堆(heaps)、雜湊表(hash tables)和圖表(graph)(graphs)。
我們學習走訪樹(traverse trees)和圖表,並涵蓋 Dijkstra 的最短路徑演算法。此課程還包括專門用於動態程式設計的整個部分。
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呼叫遞迴將兩邊分別排序。 假設L 與R 已經各自排好順序,將L 與R 合併回完整的、排好順序的資料陣列A。 實作上大概長得像這樣:. void MergeSort(data_t *A, int n) ... ... <看更多>
merge sort遞迴 在 Re: [問題] Quick sort VS Merge sort - 看板Grad-ProbAsk 的推薦與評價
※ 引述《dar23 (dar23)》之銘言:
: 請問這兩個sort同樣是divive & conquer策略
: 為啥quick sort的space complexity只需Big-O(1)
: 而merge sort卻需Big-O(n)?
: 這是教授問我的問題.......
我記得是因為你用Quick的時候,你並不用額外去建造一個空間去暫存你那些已經排序好
的東西,所以他的空間複雜度是N( 1 )
但是Merge不一樣,他每次執行都會先將原始陣列分割成等份大小,然後製造出一個跟分割陣列
一樣大小的空間,已用來暫存那些已經排好序的資料,然後再將那些分割過且排序好的資料
在一次整合起來,所以他的空間複雜度會隨著原始陣列大小而有所變化
不知道這樣講你懂嗎??
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