大家好，關于快速排序算法偽代碼很多朋友都還不太明白，今天小編就來為大家分享關于快速排序的算法思想的知識，希望對各位有所幫助！
偽n是啥意思
偽n是指偽代碼的n，通常用于算法描述中表示輸入數據規模。例如，在排序算法中，偽n可以表示待排序數列的長度。它的含義是一個未確定的數值，表示算法的時間復雜度或空間復雜度與輸入數據規模的關系，通常用于算法分析或性能評估。
排序算法十大經典方法
十大排序算法可以說是每個程序員都必須得掌握的了，花了一天的時間把代碼實現且整理了一下，為了方便大家學習，我把它整理成一篇文章，每種算法會有簡單的算法思想描述，為了方便大家理解，我還找來了動圖演示；這還不夠，我還附上了對應的優質文章，看完不懂你來砍我，如果不想砍我就給我來個好看。
術語解釋
有些人可能不知道什么是穩定排序、原地排序、時間復雜度、空間復雜度，我這里先簡單解釋一下：
1、穩定排序：如果a原本在b的前面，且a==b，排序之后a仍然在b的前面，則為穩定排序。
2、非穩定排序：如果a原本在b的前面，且a==b，排序之后a可能不在b的前面，則為非穩定排序。
3、原地排序：原地排序就是指在排序過程中不申請多余的存儲空間，只利用原來存儲待排數據的存儲空間進行比較和交換的數據排序。
4、非原地排序：需要利用額外的數組來輔助排序。
5、時間復雜度：一個算法執行所消耗的時間。
6、空間復雜度：運行完一個算法所需的內存大小。
十大排序
為了方便大家查找，我這里弄一個偽目錄。
選擇排序
插入排序
冒泡排序
非優化版本
優化版本
希爾排序
歸并排序
遞歸式歸并排序
非遞歸式歸并排序
快速排序
堆排序
基數排序
非優化版本
優化版本
桶排序
基數排序
什么是拓撲排序
先舉一個比較常用的例子。
假如有5門課程。其中課程1可以直接學習。而課程2需要先學會課程1才能再學。課程4需要先學課程1；課程3需要先學會課程2；課程5需要先學會課程2、3、4三門課。
我們要找到一個課程學習順序。
既然我們講的是圖論，那先把上面一堆文字搞成一張圖。
這張圖是有向的。1→4，表明必須先學會1才能再學會4。
其實我們很快能找到一種方法去做。
先看我們第一門應該學哪個。很明顯，2、3、4、5都需要前置，因此我們只能先學習1。
1學完了。我們做一個大膽的事情，把和1相連的邊全部刪掉。你看所有1發射出去的邊代表的其實就是需要1這個前置，現在刪掉了，就代表不需要這個前置了。（因為已經學會了1）
這里我們講的有些抽象。什么叫做需要前置？什么叫做發射出去的邊？我們引入下面這幾個概念。
入邊：指向一個點的邊數。
出邊：一個點向外發出的邊數。
度：一個點的度數為與該點相關的邊的數量，節點u的度數記為d(u)。
入度/出度：與該點相關的入邊/出邊的數量。
很顯然可以發現。當一個點的入度為0的時候，它就能進行學習。（入度其實就代表前置數）
好，我們繼續上面的圖。這時2和4的入度為0，那么我們隨便選一個，就選2進行學習。
2的兩條出邊要刪除。但我們代碼操作的時候要刪除邊似乎是一件很難實現的事，是不是有什么好辦法可以等效替代？
我們可以想到，其實刪除這兩條出邊，等價于，3的入度和5的入度均減1。
現在我們已經大致了解了這個算法的具體操作。算法叫拓撲排序。這里給大家寫一下偽代碼。
那什么時候會沒有點的入度為0？我們觀察發現這個圖帶有1-2-3-1這個環。
因此拓撲排序的前提是必須是個有向無環圖（DAG），這種圖也叫做拓撲圖。
當然我們可以換個方式來想。我們該怎么求一個圖是否帶環？可以用拓撲排序，當我們做拓撲排序的時候發現出現了所有點的入度都不為0了，那么就說明圖中含有環。
java面試中算法方面應該如何準備
Java面試中經常問到的算法題目如下：
二叉樹寬度遍歷紅黑樹數據結構的話，鏈表，樹，圖的基本知識得懂了解樹的先序遍歷，中序遍歷，后序遍歷。圖的廣度優先搜索算法，深度優先搜索算法。手撕算法：反轉單鏈表手撕算法：實現類似微博子結構的數據結構，輸入一系列父子關系，輸出一個類似微博評論的父子結構圖手寫java多線程手寫java的soeket編程，服務端和客戶端手撕算法：爬樓梯，寫出狀態轉移方程智力題：時針分針什么時候重合以上是總結的Java面試中有關算法的高頻問題。
除此之外，Java面試中還會問到Spring+多線程JVM+集合Spring+數據庫計算機網路+中間件等相關問題，【2019年最新BAT高級Java必考面試題+答案】送給大家，本文下面點贊，關注+私信回復【bat】，即可領取。
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適用于分布式唯一標識碼的生成算法有哪些
現在分布式大行其道，由于數據庫分布在不同的服務器上，如果用傳統的自增等方式生成ID，不同的數據庫上的ID難以保證不重復，而有業務影響風險！
可以說唯一標識碼是分布式數據庫所要面臨的第一道關！
我接觸分布式多年，對于唯一標識碼的生成遇見過這么幾種方式！
1，UUID:算法有很多種，使用同一臺機器上的時間生成字節來區分同一臺機器上的不同ID，使用IEEE機器識別號或者IP地址等來區分不同機器上的ID，這樣不同的機器間和同一個機器都進行了區分，保證生成的UUID是全局唯一的！
JAVA有自帶的UUID.randomUUID()算法來實現！
局限性:生成的ID沒有順序性！
2，snowflake:twitter自己開發的唯一ID算法，使用41位時間序列，10位機器號的標志，12位的順序的計數，每毫秒可以生成4096個唯一序列號！
3，基于redis的原子函數incr或者incrby方法:因為redis是單線程的工作模式，利用自增方法可以得到全局唯一的ID，不過如果是沒有引入redis組件的，可能需要額外的成本！
4，mongodb的objectid:因為mongodb一開始就是為了分布式而生，所以生成objectID算法也保證全局唯一性！生成的objectID也是由時間戳＋機器唯一標志＋進程ID＋計數器！每秒鐘可以生成2563個不一樣的objectID！
以上是我用過的唯一ID生成算法，有問題隨時找我交流！更多的技術分享，敬請關注。。
關于本次快速排序算法偽代碼和快速排序的算法思想的問題分享到這里就結束了，如果解決了您的問題，我們非常高興。
