首先感谢朋友们对第一篇文章的鼎力支持，感动中....... 
今天说的是选择排序，包括“直接选择排序”和“堆排序”。
话说上次“冒泡排序”被快排虐了，而且“快排”赢得了内库的重用，众兄弟自然眼红，非要找快排一比高下。
这不今天就来了两兄弟找快排算账。
1.直接选择排序：
先上图：
说实话，直接选择排序最类似于人的本能思想，比如把大小不一的玩具让三岁小毛孩对大小排个序，
那小孩首先会在这么多玩具中找到最小的放在第一位，然后找到次小的放在第二位，以此类推。。。。。。
，小孩子多聪明啊，这么小就知道了直接选择排序。羡慕中........
对的，小孩子给我们上了一课，
第一步： 我们拿80作为参照物（base），在80后面找到一个最小数20,然后将80跟20交换。
第二步: 第一位数已经是最小数字了，然后我们推进一步在30后面找一位最小数，发现自己最小，不用交换。
第三步：........
最后我们排序完毕。大功告成。
既然是来挑战的，那就5局3胜制。
复制代码 代码如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;
namespace SelectionSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//5次比较
for (int i = 1; i <= 5; i++)
{
List<int> list = new List<int>();
//插入2w个随机数到数组中
for (int j = 0; j < 20000; j++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000, 1000000));
}
Console.WriteLine("\n第" + i + "次比较：");
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
var result = list.OrderBy(single => single).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));
watch.Start();
result = SelectionSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n直接选择排序耗费时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
}
}
//选择排序
static List<int> SelectionSort(List<int> list)
{
//要遍历的次数
for (int i = 0; i < list.Count - 1; i++)
{
//假设tempIndex的下标的值最小
int tempIndex = i;
for (int j = i + 1; j < list.Count; j++)
{
//如果tempIndex下标的值大于j下标的值,则记录较小值下标j
if (list[tempIndex] > list[j])
tempIndex = j;
}
//最后将假想最小值跟真的最小值进行交换
var tempData = list[tempIndex];
list[tempIndex] = list[i];
list[i] = tempData;
}
return list;
}
}
}
比赛结果公布：
堆排序：
要知道堆排序，首先要了解一下二叉树的模型。
下图就是一颗二叉树，具体的情况我后续会分享的。
那么堆排序中有两种情况（看上图理解）：
大根堆： 就是说父节点要比左右孩子都要大。
小根堆： 就是说父节点要比左右孩子都要小。
那么要实现堆排序,必须要做两件事情：
第一：构建大根堆。
首先上图：
首先这是一个无序的堆，那么我们怎样才能构建大根堆呢？
第一步： 首先我们发现，这个堆中有2个父节点(2,,3);
第二步： 比较2这个父节点的两个孩子（4，5），发现5大。
第三步： 然后将较大的右孩子（5）跟父节点（2）进行交换，至此3的左孩子堆构建完毕，
如图：
第四步： 比较第二个父节点（3）下面的左右孩子（5，1），发现左孩子5大。
第五步： 然后父节点（3）与左孩子（5）进行交换，注意，交换后，堆可能会遭到破坏，
必须按照以上的步骤一，步骤二，步骤三进行重新构造堆。
最后构造的堆如下:
第二：输出大根堆。
至此，我们把大根堆构造出来了，那怎么输出呢？我们做大根堆的目的就是要找出最大值，
那么我们将堆顶（5）与堆尾（2）进行交换，然后将（5）剔除根堆，由于堆顶现在是（2），
所以破坏了根堆，必须重新构造，构造完之后又会出现最大值，再次交换和剔除，最后也就是俺们
要的效果了，
发现自己兄弟被别人狂殴，
，堆排序再也坐不住了，决定要和快排干一场。
同样，快排也不甘示弱，谁怕谁？
复制代码 代码如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;
namespace HeapSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//5次比较
for (int j = 1; j <= 5; j++)
{
List<int> list = new List<int>();
//插入2w个数字
for (int i = 0; i < 20000; i++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000, 100000));
}
Console.WriteLine("\n第" + j + "次比较：");
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
var result = list.OrderBy(single => single).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序耗费时间:" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));
watch = new Stopwatch();
watch.Start();
HeapSort(list);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n堆排序耗费时间:" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
}
}
///<summary>
/// 构建堆
///</summary>
///<param name="list">待排序的集合</param>
///<param name="parent">父节点</param>
///<param name="length">输出根堆时剔除最大值使用</param>
static void HeapAdjust(List<int> list, int parent, int length)
{
//temp保存当前父节点
int temp = list[parent];
//得到左孩子(这可是二叉树的定义，大家看图也可知道)
int child = 2 * parent + 1;
while (child < length)
{
//如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
if (child + 1 < length && list[child] < list[child + 1])
child++;
//父亲节点大于子节点，就不用做交换
if (temp >= list[child])
break;
//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent] = list[child];
//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent = child;
//找到该父亲节点较小的左孩子节点
child = 2 * parent + 1;
}
//最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
list[parent] = temp;
}
///<summary>
/// 堆排序
///</summary>
///<param name="list"></param>
public static void HeapSort(List<int> list)
{
//list.Count/2-1:就是堆中父节点的个数
for (int i = list.Count / 2 - 1; i >= 0; i--)
{
HeapAdjust(list, i, list.Count);
}
//最后输出堆元素
for (int i = list.Count - 1; i > 0; i--)
{
//堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
int temp = list[0];
list[0] = list[i];
list[i] = temp;
//因为两值交换，可能破坏根堆，所以必须重新构造
HeapAdjust(list, 0, i);
}
}
}
}
结果公布：
堆排序此时心里很尴尬，双双被KO，心里想，一定要捞回面子，一定要赢，
于是堆排序提出了求“前K大问题”。（就是在海量数据中找出前几大的数据），
快排一口答应，小意思，没问题。
双方商定，在2w随机数中找出前10大的数：
复制代码 代码如下:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Diagnostics;
namespace QuickSort
{
public class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//5此比较
for (int j = 1; j <= 5; j++)
{
List<int> list = new List<int>();
for (int i = 0; i < 20000; i++)
{
Thread.Sleep(1);
list.Add(new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(1000, 100000));
}
Console.WriteLine("\n第" + j + "次比较：");
Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
var result = list.OrderByDescending(single => single).Take(10).ToList();
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n快速排序求前K大耗费时间:" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", result.Take(10).ToList()));
watch = new Stopwatch();
watch.Start();
result = HeapSort(list, 10);
watch.Stop();
Console.WriteLine("\n堆排序求前K大耗费时间：" + watch.ElapsedMilliseconds);
Console.WriteLine("输出前十个数:" + string.Join(",", list.Take(10).ToList()));
}
}
///<summary>
/// 构建堆
///</summary>
///<param name="list">待排序的集合</param>
///<param name="parent">父节点</param>
///<param name="length">输出根堆时剔除最大值使用</param>
static void HeapAdjust(List<int> list, int parent, int length)
{
//temp保存当前父节点
int temp = list[parent];
//得到左孩子(这可是二叉树的定义哇)
int child = 2 * parent + 1;
while (child < length)
{
//如果parent有右孩子，则要判断左孩子是否小于右孩子
if (child + 1 < length && list[child] < list[child + 1])
child++;
//父节点大于子节点，不用做交换
if (temp >= list[child])
break;
//将较大子节点的值赋给父亲节点
list[parent] = list[child];
//然后将子节点做为父亲节点，已防止是否破坏根堆时重新构造
parent = child;
//找到该父节点左孩子节点
child = 2 * parent + 1;
}
//最后将temp值赋给较大的子节点，以形成两值交换
list[parent] = temp;
}
///<summary>
/// 堆排序
///</summary>
///<param name="list">待排序的集合</param>
///<param name="top">前K大</param>
///<returns></returns>
public static List<int> HeapSort(List<int> list, int top)
{
List<int> topNode = new List<int>();
//list.Count/2-1:就是堆中非叶子节点的个数
for (int i = list.Count / 2 - 1; i >= 0; i--)
{
HeapAdjust(list, i, list.Count);
}
//最后输出堆元素（求前K大）
for (int i = list.Count - 1; i >= list.Count - top; i--)
{
//堆顶与当前堆的第i个元素进行值对调
int temp = list[0];
list[0] = list[i];
list[i] = temp;
//最大值加入集合
topNode.Add(temp);
//因为顺序被打乱，必须重新构造堆
HeapAdjust(list, 0, i);
}
return topNode;
}
}
}
求前K大的输出结果：
最后堆排序赶紧拉着直接选择排序一路小跑了，因为求前K大问题已经不是他原本来的目的。
ps： 直接选择排序的时间复杂度为：O(n^2)
堆排序的时间复杂度：O(NlogN)
经典排序
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？