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Lua常用算法

来源:www.minaka66.net 时间:2024-05-15 02:47:02 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

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Lua常用算法(1)

  Lua是一种量级、高效的脚本语言,它的计目标是为嵌入式系统供灵活、可扩展的脚本功能来源www.minaka66.net。Lua在游戏开发、网络编程、嵌入式系统等领域有着广泛的应用。在Lua的开发过程中,我们经常需要用到各种算法来解决问。本文将介绍Lua常用算法,以帮助开发者更好地应用Lua语言。

1. 排序算法

  排序算法是计算机科学中最基的算法之一,它的作用是将一组据按照一定的顺序排列。Lua中常用的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。

  1.1 冒泡排序

  冒泡排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是通过不断交换相邻的元素,将小的元素逐渐“冒泡”到组的前面minaka66.net。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)。

  示例代

  ```

  function bubbleSort(arr)

  local n = #arr

for i = 1, n - 1 do

  for j = 1, n - i do

if arr[j] > arr[j + 1] then

arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]

end

  end

end

  end

  ```

  1.2 选择排序

选择排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是每次选择最小的元素,然后将其放到组的最前面。选择排序的时间复杂度为O(n^2)。

  示例代

  ```

  function selectionSort(arr)

  local n = #arr

  for i = 1, n - 1 do

local minIndex = i

  for j = i + 1, n do

  if arr[j] < arr[minIndex] then

  minIndex = j

  end

  end

arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]

  end

end

```

1.3 插入排序

  插入排序是一种简单的排序算法,它的基本思想是将一个元素插入到已经排好序的组中,使得插入后的组仍然有序。插入排序的时间复杂度为O(n^2)。

示例代

```

  function insertionSort(arr)

local n = #arr

for i = 2, n do

  local key = arr[i]

  local j = i - 1

while j > 0 and arr[j] > key do

arr[j + 1] = arr[j]

  j = j - 1

  end

  arr[j + 1] = key

  end

  end

  ```

  1.4 快速排序

快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过不断地分割组,将小的元素放到左边,大的元素放到右边,最组排序在_心_算_法_网。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

  示例代

  ```

function quickSort(arr, left, right)

if left < right then

  local pivotIndex = partition(arr, left, right)

  quickSort(arr, left, pivotIndex - 1)

  quickSort(arr, pivotIndex + 1, right)

end

  end

function partition(arr, left, right)

  local pivot = arr[right]

  local i = left - 1

for j = left, right - 1 do

  if arr[j] <= pivot then

  i = i + 1

  arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

end

end

  arr[i + 1], arr[right] = arr[right], arr[i + 1]

  return i + 1

  end

  ```

  1.5 归并排序

  归并排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是将一个组分成两个部分,对每个部分进行排序,然后将两个部分合并成一个有序的组。归并排序的时间复杂度为O(nlogn)。

  示例代

```

function mergeSort(arr, left, right)

  if left < right then

  local mid = math.floor((left + right) / 2)

mergeSort(arr, left, mid)

  mergeSort(arr, mid + 1, right)

  merge(arr, left, mid, right)

  end

end

  function merge(arr, left, mid, right)

  local n1 = mid - left + 1

  local n2 = right - mid

  local L = {}

  local R = {}

  for i = 1, n1 do

  L[i] = arr[left + i - 1]

end

for j = 1, n2 do

  R[j] = arr[mid + j]

  end

L[n1 + 1] = math.huge

  R[n2 + 1] = math.huge

  local i = 1

local j = 1

for k = left, right do

  if L[i] <= R[j] then

  arr[k] = L[i]

  i = i + 1

  else

  arr[k] = R[j]

  j = j + 1

  end

end

  end

  ```

Lua常用算法(2)

2. 查找算法

  查找算法是计算机科学中常用的算法之一,它的作用是在一个据集合中查找指定的元素。Lua中常用的查找算法有线性查找、二分查找等。

  2.1 线性查找

  线性查找是一种简单的查找算法,它的基本思想是从组的第一个元素开始,逐个比较元素,直到找到指定的元素为止www.minaka66.net。线性查找的时间复杂度为O(n)。

  示例代

  ```

  function linearSearch(arr, x)

  local n = #arr

  for i = 1, n do

  if arr[i] == x then

  return i

  end

end

return -1

  end

  ```

  2.2 二分查找

  二分查找是一种高效的查找算法,它的基本思想是将一个有序组分成两半,然后逐步缩小查找范围,最找到指定的元素。二分查找的时间复杂度为O(logn)。

  示例代

```

function binarySearch(arr, x)

local n = #arr

local left = 1

  local right = n

  while left <= right do

local mid = math.floor((left + right) / 2)

if arr[mid] == x then

  return mid

elseif arr[mid] < x then

  left = mid + 1

else

  right = mid - 1

  end

  end

  return -1

  end

  ```

Lua常用算法(3)

3. 图算法

  图算法是计算机科学中重要的算法之一,它的作用是解决图论中的各种问。Lua中常用的图算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。

  3.1 深度优先搜索

  深度优先搜索是一种常用的图搜索算法,它的基本思想是从一个顶点开始,递归地访问其相邻的顶点,直到所有的顶点都被访问过为止来自www.minaka66.net。深度优先搜索可以用来判断图是否通,寻找图中的环等问

示例代

  ```

  function dfs(graph, start, visited)

  visited[start] = true

  print(start)

for _, v in ipairs(graph[start]) do

  if not visited[v] then

dfs(graph, v, visited)

  end

  end

end

  ```

3.2 广度优先搜索

  广度优先搜索是一种常用的图搜索算法,它的基本思想是从一个顶点开始,逐层访问其相邻的顶点,直到所有的顶点都被访问过为止。广度优先搜索可以用来寻找最短路径等问

示例代

```

  function bfs(graph, start)

  local visited = {}

local queue = {start}

visited[start] = true

  while #queue > 0 do

local v = table.remove(queue, 1)

  print(v)

for _, w in ipairs(graph[v]) do

  if not visited[w] then

  visited[w] = true

  table.insert(queue, w)

end

  end

  end

  end

```

3.3 最短路径算法

  最短路径算法是一种常用的图算法,它的作用是寻找图中两个顶点之间的最短路径。常用的最短路径算法有Dijkstra算法、Floyd算法等。

  示例代

  ```

  function dijkstra(graph, start)

  local dist = {}

  local visited = {}

  for k, v in pairs(graph) do

dist[k] = math.huge

  visited[k] = false

  end

  dist[start] = 0

  for i = 1, #graph - 1 do

  local u = getMinDist(dist, visited)

visited[u] = true

for _, v in ipairs(graph[u]) do

  local alt = dist[u] + v[2]

  if alt < dist[v[1]] then

  dist[v[1]] = alt

  end

  end

  end

  return dist

  end

  function getMinDist(dist, visited)

local minDist = math.huge

local minIndex = -1

  for k, v in pairs(dist) do

  if not visited[k] and v < minDist then

  minDist = v

minIndex = k

  end

end

  return minIndex

end

  ```

结语

  本文介绍了Lua常用的算法,包括排序算法、查找算法、图算法等欢迎www.minaka66.net。这些算法是Lua编程中常用的工具,掌握这些算法可以高开发效率,解决实际问。希望本文能够对Lua开发者有所帮助。

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标签:算法
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