创建element-ui.js 修改nuxt.config.js配置其实脚手架已经帮我们搞好了，这篇文章就是基于手动整合为目的的首先先创建项目，之后，在plugins在创建element-ui.js 1234import Vue from 'vue'import ElementUI from 'element-ui'Vue.use(ElementUI);

题目描述有一个整数数组，请你根据快速排序的思路，找出数组中第K大的数。 给定一个整数数组a,同时给定它的大小n和要找的K(K在1到n之间)，请返回第K大的数，保证答案存在。 示例1[1,3,5,2,2],5,3 返回2 思路利用快排，每次排序后，将确定位置的数的下标与k-1比较 若相等：返回 若大于k-1,则在左半部分递归查找 如小于k-1,则在右半部分递归查找 代码1234567891011

哈希表的基本介绍散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。 哈希表(散列)-Google上机题看一个实际需求，google公司的一个上机题: 有一个公司,当有新的员工来报道时,要求将该员工的信息加入(id,

斐波那契(黄金分割法)查找基本介绍: 黄金分割点是指把一条线段分割为两部分，使其中一部分与全长之比等于另一部分与这部分之比。取其前三位数字的近似值是0.618。由于按此比例设计的造型十分美丽，因此称为黄金分割，也称为中外比。这是一个神奇的数字，会带来意向不大的效果。 斐波那契数列 {1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55 } 发现斐波那契数列的两个相邻数 的比例，无限接近

插值查找原理介绍: 插值查找算法类似于二分查找，不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查找。 将折半查找中的求mid 索引的公式 , low 表示左边索引left, high表示右边索引right. key 就是前面我们讲的 findVal int mid = low + (high - low) * (key - arr[low]) / (arr[high] - a

简介二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列 思路分析 首先确定该数组的中间的下标mid = (left + right) / 2 然后让需要查找的数 findVal 和 arr[mid] 比较 findVal > arr[mid] , 说明你要查找的数

基数排序(桶排序)介绍:1）基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用 2）基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法 3）基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展 4）基数排序是

介绍:快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列 代码代码将基准变成最左边的值，左边都比中间值小，右边都比中间值大 123456789101112131415161718192

归并排序介绍:归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案”修补”在一起，即分而治之)。 基本思想:可以看到这种结构很像一棵完全二叉树，本文的归并排序我们采用递归去实现（也可采用迭代的方式去实现）。分阶段

简单插入排序存在的问题数组 arr = {2,3,4,5,6,1} 这时需要插入的数 1(最小), 这样的过程是： 123456{2,3,4,5,6,6}{2,3,4,5,5,6}{2,3,4,4,5,6}{2,3,3,4,5,6}{2,2,3,4,5,6}{1,2,3,4,5,