看图聊算法

算法复杂度分析

1. 如何清晰地理解算法复杂度 Big O?

排序

1. 没有计算机的时代，数据如何排序？

2. 插入排序（Insertion Sort）：为什么效率不高，却是使用率最高的排序算法？

3. 归并排序（Merge Sort）：一个被所有教科书嫌弃的算法，我们为什么还要学？

4. 归并排序的历史：冯·诺依曼的第一个计算机程序是怎么做出来的？

5. 快速排序（Quick Sort）：为什么快？

6. 堆排序（Heap Sort）：我们学习它可能并不是为了排序

7. 一个游戏让你理解二分法的本质

8. 还是一个游戏，让你理解三分法的本质

9. 从二分法的本质出发，理解为什么排序算法的复杂度不可能小于 O(nlogn)

10. 为什么排序算法还是不够快？

11. 世界上最快的排序算法 Timsort，你每次调用 .sort() 方法时都在使用它

12. 算法学习从放弃到入门，花了 42 天我终于走完了第一步

扩展阅读：

1. 翻译：从信息论的角度分析堆排序和快速排序

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