查找算法：順序查找和二分查找的區別，哪個更快？
文章介紹了兩種基礎查找算法：順序查找和二分查找，用於解決從數據中定位特定元素的問題。 順序查找（線性查找）原理是逐個比較元素，無需數據有序，時間複雜度O(n)（n爲數據量），優點是簡單，缺點是效率低，適合小數據量或無序數據。 二分查找（折半查找）要求數據有序，通過分半比較縮小範圍，時間複雜度O(log n)，效率高（如n=1000時僅需約10次），但需處理邊界條件，適合大數據量有序數據。 兩者對比：順序查找無需有序、實現簡單但效率低；二分查找需有序且複雜度高但速度快。選擇依據爲數據規模和有序性：有序大數據用二分，無序小數據用順序。
閱讀全文使用Java實現歸併排序算法
歸併排序是基於分治思想的高效排序算法，核心爲分解、解決、合併三步：先將數組遞歸分解爲單元素子數組，再遞歸排序子數組，最後合併兩個有序子數組爲整體有序數組。 Java實現中，`mergeSort`方法通過遞歸分解數組爲左右兩半，分別排序後調用`merge`合併。`merge`方法使用三個指針遍歷左右子數組，比較元素大小並填充結果數組，剩餘元素直接複製。 算法複雜度：時間複雜度O(n log n)（每次合併O(n)，遞歸深度log n），空間複雜度O(n)（需額外數組存儲合併結果），且爲穩定排序（相等元素相對順序不變）。 歸併排序邏輯清晰，適合大數據量排序，是分治算法的經典案例，通過遞歸分解與合併有序子數組實現高效排序。
閱讀全文排序算法的‘雙維度’：時間複雜度與空間複雜度入門
排序算法的雙維度複雜度（時間與空間）是選擇算法的核心依據。時間複雜度上，小數據量（n≤1000）可用冒泡、選擇、插入排序（O(n²)），大數據量（n>10000）則選快速、歸併、堆排序（O(n log n)）。空間複雜度中，堆排序、冒泡等爲O(1)（原地排序），快速排序O(log n)，歸併排序O(n)。兩者需權衡：如歸併排序以O(n)空間換穩定的O(n log n)時間，快速排序用O(log n)空間平衡效率。初學者應先掌握簡單算法，再深入高效算法，依數據規模和空間限制選擇，實現“按需排序”。
閱讀全文排序算法的‘速度密碼’：時間複雜度與冒泡排序
這篇文章圍繞排序算法的“速度密碼”展開，核心是時間複雜度與冒泡排序。時間複雜度用大O表示法衡量，常見類型有O(n)（線性，隨數據量線性增長）、O(n²)（平方，數據量大時效率極低）、O(log n)（對數，速度極快），其是判斷算法快慢的關鍵。 冒泡排序作爲基礎算法，原理是通過相鄰元素比較交換，將小元素“上浮”、大元素“下沉”。以數組[5,3,8,4,2]爲例，重複遍歷比較相鄰元素，直至完成排序。其時間複雜度爲O(n²)，空間複雜度O(1)（原地排序），優點是簡單易懂、邏輯直觀，缺點是效率低，數據量大時耗時極久。 總結：冒泡排序雖慢（O(n²)），但作爲入門工具，能幫助理解排序思想與時間複雜度，爲學習快速排序等高效算法（優化至O(n log n)）奠定基礎。
閱讀全文二分查找：比線性查找快多少？數據結構中的查找技巧
文章介紹了計算機中的查找算法，從線性查找和二分查找兩方面展開。線性查找（順序查找）是基礎方法，通過從頭到尾逐個檢查數據，時間複雜度爲O(n)，適用於數據量小或無序的場景，最壞情況需遍歷全部數據。二分查找則需在有序數組中使用，核心是每次排除一半數據，時間複雜度O(log n)，數據量大時效率遠超線性查找（如n=100萬，二分僅需20次，線性需100萬次）。兩者適用場景不同：二分適用於有序、大數據量且頻繁查找的場景；線性適用於無序、小數據量或動態變化的數據。總結：二分查找通過“對半排除”大幅提升效率，是大數據量有序數據的高效選擇，而線性查找在小數據量或無序場景更靈活。
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