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用go语言实现分类算法 go语言 类

Go语言 排序与搜索切片

Go语言标准库中提供了sort包对整型,浮点型,字符串型切片进行排序,检查一个切片是否排好序,使用二分法搜索函数在一个有序切片中搜索一个元素等功能。

创新互联建站是一家集网站制作、做网站、网站页面设计、网站优化SEO优化为一体的专业的建站公司,已为成都等多地近百家企业提供网站建设服务。追求良好的浏览体验,以探求精品塑造与理念升华,设计最适合用户的网站页面。 合作只是第一步,服务才是根本,我们始终坚持讲诚信,负责任的原则,为您进行细心、贴心、认真的服务,与众多客户在蓬勃发展的市场环境中,互促共生。

关于sort包内的函数说明与使用,请查看

在这里简单讲几个sort包中常用的函数

在Go语言中,对字符串的排序都是按照字节排序,也就是说在对字符串排序时是区分大小写的。

二分搜索算法

Go语言中提供了一个使用二分搜索算法的sort.Search(size,fn)方法:每次只需要比较㏒₂n个元素,其中n为切片中元素的总数。

sort.Search(size,fn)函数接受两个参数:所处理的切片的长度和一个将目标元素与有序切片的元素相比较的函数,该函数是一个闭包,如果该有序切片是升序排列,那么在判断时使用 有序切片的元素 = 目标元素。该函数返回一个int值,表示与目标元素相同的切片元素的索引。

在切片中查找出某个与目标字符串相同的元素索引

Golang数据结构与算法全能战士

今天给大家推荐是由Social Explorer团队开源的gods框架,自称"上帝",听这个名字就很霸气,正确的解释是GoDS(Go Data Structures),是数据结构与算法相关的框架。

全能战士,该框架覆盖了数据结构与算法里,大部分容器、集合类的实现, 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构。

在Go中实现各种数据结构和算法。

吸取了其他算法库数十年的知识和经验。

通过针对给定的一组问题使用最佳算法和数据结构来避免消耗内存,例如, 在TreeMap的情况下,红黑树避免在内存中保留冗余排序的键数组。

结构良好的库,具有简单的原子操作集,胜任复杂的数据操作。

保持库向后兼容

可参考的例子非常多

可以方便集成到产品中.

没有额外的导入.当实现算法的时候,我们通常要在时间效率与内存消耗之间权衡,我们选择在内存首先的情况下,不断优化得到最好的时间效率;线程安全不是重点,应该在更高的应用层上处理。

囊括了列表,栈,图,树等基本数据结构 ,集合实现了HashSet, TreeSet, LinkedHashSet,列表实现ArrayList, SinglyLinkedList, DoublyLinkedList,对栈实现LinkedListStack, ArrayStack,图实现了HashMap, TreeMap, HashBidiMap, TreeBidiMap, LinkedHashMap,树实现了RedBlackTree, AVLTree, BTree,BinaryHeap,都经过性能测试的考验,值得信赖。

对于Golang开发而言,gods对底层数据结构做很好的封装,Social Explorer团队在数据处理领域,数据可视化领域有极具竞争力的产品,相信在数据处理领域有很深的积淀,才创造这么优秀的框架,由于篇幅限制,相关图片展示效果不好,感兴趣的上官网去看看。

官网:

GitHub

希望大家能从emirpasic/gods学到有价值的东西。

愿我们在Go 语言的学习之路上 从此结伴而行

排序算法(go实现)

时间:

平均O(n 2 )  最差O(n 2 )   最好O(n)

空间:

O(1)

它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:

时间:

平均O(n 2 )  最差O(n 2 )   最好O(n 2 )

空间:

O(1)

它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:

时间:

平均O(n 2 )  最差O(n 2 )   最好O(n)

空间:

O(1)

快速排序的基本思想: 二分递归 ,通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。具体算法描述如下:

我们可以通过双指针在O(n)的时间复杂度内获取合适的 j

我们设立两个指针 i 和 j,同时设置一个标志值 arr[low],一般来说,标志值取数组第一个元素

上述算法结束之后,j 所在的位置即为我们寻找的 j

4.3 时间空间复杂度

时间:

平均O(nlog 2 n)  最差O(n 2 )   最好O(nlog 2 n)

空间:

O(1)

算法思想参考自:

go的垃圾回收算法

从Gov1.12版本开始,Go使用了非分代的、并发的、基于三色标记清除的垃圾回收器。

关于垃圾回收,比较常见的算法有引用计数、标记清除和分代收集,Golang语言使用的垃圾回收算法是标记清除。

Golang语言的标记清除垃圾回收算法,为了防止GC扫描时内存变化引起的混乱。那么就需要 STW,即Stop The World。具体在Golang语言中是指,在GC时先停止所有goroutine。再进行垃圾回收,等待垃圾回收结束后再恢复所有被停止的goroutine。

标记清除方法

启动STW,暂停程序的业务逻辑,找出不可达对象和可达对象。

将所有可达对象做标记,清除未标记的对象。停止STW,程序继续执行。循环往复,直到进程程序生命周期结束。因为STW需要暂停程序,为了减少暂停程序的时间。将清除操作移出 STW执行周期,但是优化效果不明显。

所谓三色标记,实际上只是为了方便叙述而抽象出来的一种说法,三色对应垃圾回收过程中对象的三种状态。白色是对象未被标记,gcmarkBits对应位为0,该对象将会在本次GC中被清理。灰色是对象还在标记队列中等待被标记,黑色是对象已被标记,gcmarkBits对应位为0,该对象将会在本次 GC中被回收。


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