1.Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的大顶源码排序算法分类）
2.精选了61篇三维点云顶会论文及源码分享，含2023最新
3.std::sort 宕机源码分析
Python实现十大经典排序算法--python3实现（以及全部的大顶源码排序算法分类）
我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的大顶源码排序算法是我们用python3实现的，也是大顶源码比较常用的排序算法。
一、大顶源码常用排序算法
1、大顶源码Acegi源码冒泡排序——交换类排序
1.1 简介
冒泡排序（Bubble Sort）是大顶源码一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的大顶源码数列，一次比较两个元素，大顶源码如果他们的大顶源码顺序错误就把他们交换过来。最快：当输入的大顶源码数据已经是正序时；最慢：当输入的数据是反序时。
1.2 源码
1.3 效果
2、大顶源码快速排序——交换类排序
2.1 简介
快速排序是大顶源码由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，大顶源码排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。大顶源码特点是王者绘制源码最新选基准、分治、递归。
2.2 源码
2.3 快排简写
2.4 效果
3、选择排序——选择类排序
3.1 简介
选择排序是一种简单直观的排序算法。无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。
3.2 源码
3.3 效果
4、堆排序——选择类排序
4.1 简介
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。分为两种方法：大顶堆、小顶堆。平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。
4.2 源码
4.3 效果
5、插入排序——插入类排序
5.1 简介
插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了。工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，协议清粉源码在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
5.2 源码
5.3 效果
6、希尔排序——插入类排序
6.1 简介
希尔排序，也称递减增量排序算法，是插入排序的一种更高效的改进版本。基于插入排序的原理改进方法。
6.2 源码
6.3 效果
7、归并排序——归并类排序
7.1 简介
归并排序（Merge sort）采用分治法（Divide and Conquer）策略，是一种典型的分而治之思想的算法应用。
7.2 源码
7.3 效果
8、计数排序——分布类排序
8.1 简介
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外的数组空间中。要求输入的数据必须是有确定范围的整数，运行时间是 Θ(n + k)，不是py获取网页源码比较排序，性能快于比较排序算法。
8.2 源码
8.3 效果
9、基数排序——分布类排序
9.1 简介
基数排序是一种非比较型整数排序算法，可以用来排序字符串或特定格式的浮点数。
9.2 源码
9.3 效果
、桶排序——分布类排序
.1 简介
桶排序是计数排序的升级版，它利用了函数的映射关系，高效与否的关键在于映射函数的确定。桶排序关键在于均匀分配桶中的元素。
.2 源码
.3 效果
三、Github源码分享
写作不易，分享的代码在 github.com/ShaShiDiZhua...
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精选了篇三维点云顶会论文及源码分享，含最新
三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。近年来，随着深度学习的发展，3D点云技术成为计算机视觉研究的热点，面临数据获取、处理、分析和应用的挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的论文，共篇，供有志于发表论文的同学参考。 以下是其中几篇论文的简介： CVPR 1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES) 该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法，通过提取轮廓上的显著点，在多个任务中表现出良好性能。 2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering 作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN，它通过内部模拟真实的迭代过滤过程，使用新颖的损失函数训练，能捕捉中间过滤结果之间的关系。 3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language, Images, and Point Clouds 该文提出ULIP，通过预训练学习统一的多模态表示，克服训练三元组不足的问题，利用图像文本模型获得共享的视觉语义空间。 4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud 论文提出了改进语义场景完成性能的方法，包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。 5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion 该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC，可进行同域训练和测试，无需合成数据，使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。 6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds 论文提出一个端到端框架，学习视觉的人机交接控制策略，通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。 7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations 该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准，提出了专家示教和对抗学习方法，实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。 8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection 论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE，通过交互、共享解码器和跨模态重建模块，提升点云和图像的表示学习。 9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning 本文提出了一种4D自监督预训练方法，将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架，提高学生模型的学习能力。 ICCV . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions 该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的基准测试集Robo3D，旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。std::sort 宕机源码分析
公司项目代码中发生了一次宕机事件，原因在于使用了std::sort，下面是具体的代码片段。
编译命令：g++ sort.cpp -g -o sort，执行结果如下。
最初存储的元素序列为：(0-1)(1-2)(2-2)(3-2)(4-2)(5-1)(6-1)(7-2)(8-2)(9-2)(-1)(-1)(-2)(-1)(-2)(-2)(-2)
在调用std::sort的过程中，出现了非法元素：-0
(-0)(-2)(-2)(-2)(9-2)(7-2)(4-2)(3-2)(2-2)(1-2)(8-2)(-1)(-1)(-1)(0-1)(6-1)(5-1)
生成了core文件，使用gdb进行调试，发现是在删除操作时发生了宕机，具体原因是在std::sort排序过程中将vector写坏了。
接下来，我们来分析一下std::sort的工作原理。
std::sort的排序思想基于QuickSort，其基本思路是将待排序的数据元素序列中选取一个数据元素为基准，通过一趟扫描将待排序的元素分成两个部分，一部分元素关键字都小于或等于基准元素关键字，另一部分元素关键字都大于或等于基准元素关键字。然后对这两部分数据再进行不断的划分，直至整个序列都有序为止。
std::sort的空间复杂度最好为O(log2N)，最坏为O(N)，时间复杂度平均复杂度为O(NLog2N)，稳定性为不稳定。
HeapSort是std::sort中的一种实现，其建堆过程是建立大顶堆，时间复杂度平均为O(nLog2N)，空间复杂度O(1)，稳定性同样为不稳定。
__partial_sortInsertSort是基于插入排序的一种改进，其基本思路是将待排序的数据元素插入到已经排好的有序表中，得到一个新的有序表。经过n-1次插入操作后，所有元素数据构成一个关键字有序的序列。
__final_insertion_sort是插入排序的一种不稳定性解决方案，其空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(n^2)，稳定性为稳定。